df1有下单时间，门店编码，各门店门店人数，订单数，各个订单的金额字段。现需要计算出每个门店的一个月营业额除以每个门店的员工数，请写出Python代码

假设df1是一个Pandas DataFrame对象，包含下单时间、门店编码、门店人数、订单数和订单金额等字段。可以按照如下方式计算每个门店的一个月营业额除以每个门店的员工数：

# 假设df1是一个Pandas DataFrame对象
import pandas as pd

# 按门店编码和下单时间分组，计算每个门店的一个月总营业额
df1['month'] = pd.to_datetime(df1['下单时间']).dt.to_period('M')
monthly_revenue = df1.groupby(['门店编码', 'month'])['订单金额'].sum()

# 计算每个门店的员工平均数
employee_avg = df1.groupby('门店编码')['门店人数'].mean()

# 计算每个门店的一个月营业额除以每个门店的员工数
revenue_per_employee = monthly_revenue / employee_avg

# 打印结果
print(revenue_per_employee)

这段代码首先将下单时间转换为月份，并按照门店编码和月份分组，计算每个门店的一个月总营业额。然后，计算每个门店的员工平均数，并将月营业额除以员工平均数，得到每个门店的一个月营业额除以每个门店的员工数。