对某餐饮企业的10种菜品某月的盈利数据（ greens.xlsx ）进行贡献度分析，找出盈利排在前80%的菜品，如下右图所示。可在Spyder里打开code文件夹下的2.9帕累托分析.py文件，运行代码观察绘制出的帕累托图，并给出完整运行代码。

在Python中，我们可以使用`pandas`库来处理Excel数据，`matplotlib`和`seaborn`库来进行数据可视化，以及`scipy`库中的`stats`模块来计算贡献度并应用帕累托原则。首先，你需要安装必要的库，如果尚未安装，可以使用`pip install pandas matplotlib seaborn scipy openpyxl`。

假设`greens.xlsx`的数据已经读取到DataFrame `df`中，其中一列是菜品名称（例如`'菜品名称'`），另一列是该月盈利（例如`'盈利额'`）。以下是一个简单的步骤来完成这个任务：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy.stats import rankdata

# 加载数据
data_path = "code_folder/2.9帕累托分析.py"
df Greens = pd.read_excel(data_path, sheet_name='greens', engine='openpyxl')

# 排序菜品盈利
sorted_df = df.sort_values('盈利额', ascending=False)

# 计算累计百分比
cumulative_percentages = (sorted_df['盈利额'].cumsum() / sorted_df['盈利额'].sum()).round(2) * 100

# 计算贡献度（即排序后每项的百分比）
contribution_percentages = cumulative_percentages[:-1] - cumulative_percentages[1:]

# 找出盈利排在前80%的菜品索引
top_80_percent_idx = contribution_percentages >= 80

# 绘制帕累托图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=sorted_df.index[top_80_percent_idx], y=contribution_percentages[top_80_percent_idx])
plt.title("前80%盈利菜品的贡献度")
plt.xlabel("菜品")
plt.ylabel("%的总盈利")
plt.show()

# 完整运行代码示例
if __name__ == "__main__":
    # ... (以上代码)

在这个代码片段中，我们首先加载数据，然后按盈利金额降序排列。接着计算累计百分比，并从中得到每道菜品的贡献度。找到累积百分比大于等于80%的菜品，最后绘制帕累托图显示这些菜品及其相应的贡献度。

运行此代码后，你应该能看到帕累托图，显示了哪些菜品对整体盈利的贡献超过了80%。