使用客户订单详情“order_details.csv" 文件和无人售货机信息box_ list.csv 文件中的数据，计算2018年售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序。用spoon做

好的，我了解了你的需求。首先，我们需要将这两个文件使用Spoon工具进行关联，然后再进行计算销售金额和排序操作。

以下是具体步骤：

1. 打开Spoon工具，创建一个新的转换（Transformation）。

2. 在转换中拖入“Text file input”步骤，分别读取“order_details.csv”和“box_list.csv”两个文件。

3. 接着，使用“Join rows (cartesian product)”步骤将这两个数据流进行关联。选择关联字段为售货机编号（box_id），并勾选“保留所有行（笛卡尔积）”选项。

4. 然后，使用“Filter rows”步骤筛选出2018年的数据。选择筛选条件为“order_date”字段包含“2018”。

5. 接下来，使用“Group by”步骤按照商品编号（product_code）进行分组，并使用“Sum fields”聚合函数计算销售金额。

6. 最后，使用“Sort rows”步骤按照销售金额（sum_amount）从高到低排序。

7. 最后，使用“Text file output”步骤将结果输出到文件。

完成上述步骤后，就可以得到2018年售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序了。

希望以上步骤能够帮助到你！

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kettel使用客户订单详情“order_details.csv" 文件和无人售货机信息box_ list.csv 文件中的数据，计算2018年售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序。

好的，根据您的要求，我会使用客户订单详情“order_details.csv" 文件和无人售货机信息box_list.csv 文件中的数据，计算2018年售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序。

首先，我们需要将这两个文件进行合并，以便能够计算每个售货机的商品销售金额。具体步骤如下：

1. 读取 order_details.csv 文件，获取每个订单的商品信息和售货机编号。
2. 读取 box_list.csv 文件，获取每个售货机的位置信息和编号。
3. 将两个数据集合并，以售货机编号为键，得到每个售货机的位置信息、商品信息和销售金额。
4. 计算每个售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序。

下面是具体的 Python 代码实现：

import pandas as pd

# 读取 order_details.csv 文件
order_details = pd.read_csv('order_details.csv')
order_details['date'] = pd.to_datetime(order_details['date'])  # 将日期转换为 datetime 类型
order_details = order_details[order_details['date'].dt.year == 2018]  # 只保留 2018 年的数据

# 读取 box_list.csv 文件
box_list = pd.read_csv('box_list.csv')

# 合并两个数据集
merged_data = pd.merge(order_details, box_list, on='box_id')

# 计算每个售货机的商品销售金额
grouped_data = merged_data.groupby('box_id')['price'].sum().reset_index()
grouped_data = pd.merge(grouped_data, box_list, on='box_id')
grouped_data = grouped_data[['box_id', 'location', 'price']]
grouped_data = grouped_data.sort_values(by='price', ascending=False)

print(grouped_data)

上述代码中，我们首先读取了 order_details.csv 和 box_list.csv 文件，并将两个数据集合并。然后，我们根据售货机编号进行分组，计算每个售货机的商品销售金额，并将结果按照销售金额从高到低进行排序。最后，我们输出了结果。

希望这个代码可以帮助您解决问题。

使用客户订单详情“order_details.csv" 文件和无人售货机信息box_ list.csv 文件中的数据，计算2018年售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序。用kettel做

好的，根据您的要求，我会使用客户订单详情“order_details.csv" 文件和无人售货机信息box_list.csv 文件中的数据，计算2018年售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序。下面是使用 Kettle 工具实现该任务的步骤：

1. 首先，我们需要使用 "CSV file input" 步骤读取 "order_details.csv" 文件。在该步骤中，我们需要指定文件路径、分隔符、文本编码等参数。读取后的数据将作为下一步的输入。

2. 接下来，我们需要使用 "Select values" 步骤选择 2018 年的订单数据。在该步骤中，我们需要使用 "Add constants" 按钮添加一个常量字段，该字段的值为 "2018"。然后，我们使用 "Calculator" 按钮添加一个计算字段，该字段的表达式为 "YEAR(date)"，其中 "date" 是订单日期字段的名称。最后，我们使用 "Filter rows" 步骤根据计算字段的值筛选出 2018 年的订单数据。

3. 接下来，我们需要使用 "CSV file input" 步骤读取 "box_list.csv" 文件。在该步骤中，我们需要指定文件路径、分隔符、文本编码等参数。读取后的数据将作为下一步的输入。

4. 然后，我们需要使用 "Merge join" 步骤将订单数据和售货机数据进行合并。在该步骤中，我们需要选择订单数据和售货机数据的连接字段，以及合并的方式。这里我们选择使用内连接，只保留两个数据集中都存在的记录。

5. 接下来，我们需要使用 "Group by" 步骤计算每个售货机的商品销售金额。在该步骤中，我们需要选择售货机编号字段作为分组字段，以及商品销售金额字段作为聚合字段。计算后的结果将作为下一步的输入。

6. 最后，我们需要使用 "Sort rows" 步骤按照商品销售金额从高到低的顺序进行排序。在该步骤中，我们需要选择商品销售金额字段作为排序字段，并将排序方式设置为 "Descending"。

7. 将排序后的结果输出到文件或数据库中，以供后续使用。

希望这个使用 Kettle 工具的解决方案可以帮助到您。