以“超市营业额2.xlsx”为基础,分别完成以下打印操作。 (1)创建交叉表,要求索引为时段,列名为日期,值为交易总额,并且显示边界及边界上的数据,打印前五列数据; (2)使用重采样技术,输出每9天营业额的中位

好的，我明白了你的问题。以下是对你的问题的回答：

(1) 创建交叉表，要求索引为时段，列名为日期，值为交易总额，并且显示边界及边界上的数据，打印前五列数据。

我们可以使用 Pandas 库中的 pivot_table() 函数来创建交叉表。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx')

# 创建交叉表
table = pd.pivot_table(df, index='时段', columns='日期', values='交易总额', margins=True, margins_name='总计')

# 显示边界及边界上的数据
table.iloc[:6, :6].style.highlight_max(axis=1)

上述代码中，我们首先使用 Pandas 库中的 read_excel() 函数读取“超市营业额2.xlsx”文件中的数据。然后，我们使用 pivot_table() 函数创建交叉表，其中 index 参数指定索引为“时段”，columns 参数指定列名为“日期”，values 参数指定值为“交易总额”，margins=True 参数指定显示边界，margins_name='总计' 参数指定边界的名称为“总计”。

最后，我们使用 iloc[] 函数和 style.highlight_max() 方法来显示交叉表的前 6 行和前 6 列，并高亮显示每行中的最大值。

(2) 使用重采样技术，输出每9天营业额的中位数。

我们可以使用 Pandas 库中的 resample() 函数对数据进行重采样，然后使用 median() 函数计算每个重采样区间内的中位数。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx', index_col='日期', parse_dates=True)

# 按照9天重采样，并计算中位数
resampled = df.resample('9D').median()

# 输出结果
print(resampled)

上述代码中，我们首先使用 Pandas 库中的 read_excel() 函数读取“超市营业额2.xlsx”文件中的数据，并将“日期”列设置为索引，并将其解析为日期格式。然后，我们使用 resample() 函数按照 9 天重采样数据，并使用 median() 函数计算每个重采样区间内的中位数。最后，我们使用 print() 函数输出结果。