代码2-1：使用Read_csv语函数读取销售流水记录。 代码2-3:使用to_csv函数将销售流水记录表写入csv文件。 代码2-4:使用read_excel函数读取折扣信息表。 代码2-5:使用to_函数将折扣信息表存储为以下文件。

代码2-1和代码2-3是使用Python中Pandas库处理数据的示例。Pandas是一个强大的数据分析和操作库，其中read_csv和to_csv是Pandas中用于读取和写入CSV文件的常用函数。

1. 使用read_csv函数读取销售流水记录。这个函数可以加载存储在CSV文件中的数据到DataFrame对象中，这是一个二维标签化数据结构，你可以把它看作是一个表格。

import pandas as pd

# 代码2-1：使用read_csv函数读取销售流水记录
sales_data = pd.read_csv('sales_records.csv')

2. 使用to_csv函数将销售流水记录表写入csv文件。这个函数可以将DataFrame对象写入CSV文件，文件中默认以逗号分隔值。

# 代码2-3: 使用to_csv函数将销售流水记录表写入csv文件
sales_data.to_csv('sales_records_output.csv', index=False)

代码2-4和代码2-5涉及使用Pandas处理Excel文件的功能。其中，read_excel用于读取Excel文件中的数据到DataFrame对象，而to_函数通常是指to_excel，用于将DataFrame对象写入Excel文件。

# 代码2-4: 使用read_excel函数读取折扣信息表
discount_data = pd.read_excel('discount_info.xlsx')

# 代码2-5: 使用to_excel函数将折扣信息表存储为Excel文件
discount_data.to_excel('discount_info_output.xlsx', index=False)

在上述代码中，`index=False`参数表示在保存文件时不要包括DataFrame的索引列。