sale2018.csv sale2019.csv 文件中包含有2018和2019手机销售榜单数据（市场份额百分数），请根据要求升序输出分析结果： 1.输入'1'时，以列表形式在两行中分别输出2019年和2018年上榜品牌 2.输入'2'时，以列表形式输出2019年和2018年都上榜的品牌 3.输入'3'时，以列表形式输出2019年和2018年上榜的所有品牌 4.输入'4'时，以列表形式输出2019年新上榜品牌 5.输入'5'时，以列表形式输出2019年新上榜和落榜品牌

好的，让我们开始编写代码。首先，我们需要读取两个csv文件，可以使用pandas库中的read_csv()方法来读取。代码如下：

import pandas as pd

df2018 = pd.read_csv('sale2018.csv', encoding='utf-8')
df2019 = pd.read_csv('sale2019.csv', encoding='utf-8')

接下来，我们就可以根据不同的输入来输出结果了。

1. 输出2019年和2018年上榜品牌

if input_str == '1':
    # 取出2019年和2018年各自的前十大品牌
    brands_2019 = list(df2019.sort_values(by='市场份额', ascending=False)['品牌'][:10])
    brands_2018 = list(df2018.sort_values(by='市场份额', ascending=False)['品牌'][:10])
    print(brands_2019)
    print(brands_2018)

2. 输出2019年和2018年都上榜的品牌

if input_str == '2':
    # 取出2019年和2018年各自的前十大品牌
    brands_2019 = set(df2019.sort_values(by='市场份额', ascending=False)['品牌'][:10])
    brands_2018 = set(df2018.sort_values(by='市场份额', ascending=False)['品牌'][:10])
    # 取两个集合的交集
    common_brands = list(brands_2019 & brands_2018)
    print(common_brands)

3. 输出2019年和2018年上榜的所有品牌

if input_str == '3':
    # 取出2019年和2018年各自的前十大品牌
    brands_2019 = set(df2019.sort_values(by='市场份额', ascending=False)['品牌'][:10])
    brands_2018 = set(df2018.sort_values(by='市场份额', ascending=False)['品牌'][:10])
    # 取两个集合的并集
    all_brands = list(brands_2019 | brands_2018)
    print(all_brands)

4. 输出2019年新上榜品牌

if input_str == '4':
    # 取出2019年前十大品牌
    brands_2019 = set(df2019.sort_values(by='市场份额', ascending=False)['品牌'][:10])
    # 取出2018年前十大品牌
    brands_2018 = set(df2018.sort_values(by='市场份额', ascending=False)['品牌'][:10])
    # 取两个集合的差集，即2019年新上榜品牌
    new_brands = list(brands_2019 - brands_2018)
    print(new_brands)

5. 输出2019年新上榜和落榜品牌

if input_str == '5':
    # 取出2019年前十大品牌
    brands_2019 = set(df2019.sort_values(by='市场份额', ascending=False)['品牌'][:10])
    # 取出2018年前十大品牌
    brands_2018 = set(df2018.sort_values(by='市场份额', ascending=False)['品牌'][:10])
    # 取2019年新上榜品牌
    new_brands = list(brands_2019 - brands_2018)
    # 取2018年落榜品牌
    lost_brands = list(brands_2018 - brands_2019)
    # 合并两个列表
    all_changed_brands = new_brands + lost_brands
    print(all_changed_brands)

以上就是根据不同输入输出不同结果的完整代码。