数据表中有 第一节销量和第二季度销量，以及各饮料种类，要求把各饮料归类，把各饮料种类再各季度的总销量计算出来，且都要显示出来

为了完成这个任务，你需要对数据表进行分组和汇总操作。首先，假设你的数据表名为"sales_data"，列有"drink_type", "section", 和 "sales_quantity"。你可以按照以下步骤进行分析：

1. **数据整理**：
确保数据已经按"drink_type"和"section"分类，如果还没有，需要通过SQL查询或者编程语言如Python的pandas库来进行。

2. **数据分组**：
使用SQL（例如在MySQL或SQL Server）或者pandas（在Python）的`groupby()`函数，按"drink_type"和"quarter"（假设"section"对应的是"quarter"，如果不是，需要转换）将数据分为各个类别。

对于SQL示例：

   SELECT drink_type, quarter, SUM(sales_quantity) AS total_sales
   FROM sales_data
   GROUP BY drink_type, quarter;

或者在Python pandas中：

   grouped_data = sales_data.groupby(['drink_type', 'quarter'])['sales_quantity'].sum()

3. **结果展示**：
SQL结果可以直接查看查询结果，而Python可以转化为DataFrame并打印出来：

   print(grouped_data)

4. **生成报表**：
如果想生成一个可视化的报表，可以用Excel、Tableau或Python的matplotlib、seaborn等工具制作图表，展示每个饮料种类在每个季度的总销量。