python某商场在不同地点投放了5台自动售货机，编号分别为abcde，同时记录了2017年6月每台自动售货机商品的售货数据，为了了解各商品的售货情况，以二级类别分类，统计排名前五的商品类别销售额，并绘制漏斗图，同时根据商品销售数量，商品名称绘制词云图获取商品销售数据

好的，这个问题稍微复杂一些，需要进行更多的数据处理和可视化。同样假设数据已经被存储在了一个名为 sales.csv 的文件中，数据格式如下：

id,date,category,subcategory,product,sales,quantity
a,2017-06-01,Food,Snacks,Chips,50,10
a,2017-06-01,Food,Snacks,Candy,30,20
a,2017-06-01,Food,Beverages,Soda,40,15
b,2017-06-01,Food,Snacks,Chips,60,12
b,2017-06-01,Food,Snacks,Candy,20,10
b,2017-06-01,Food,Beverages,Soda,50,20
...

下面是处理数据并进行可视化的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 读取数据
df = pd.read_csv('sales.csv')

# 按照二级类别分类统计销售额
subcat_sales = df.groupby('subcategory')['sales'].sum().sort_values(ascending=False)

# 绘制漏斗图
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.barh(subcat_sales.index[:5], subcat_sales[:5])
ax.invert_yaxis()
ax.set_xlabel('Sales')
ax.set_ylabel('Subcategory')
plt.show()

# 根据商品销售数量绘制词云图
product_words = ' '.join(df['product'])
wordcloud = WordCloud(width=800, height=800, background_color='white', min_font_size=10).generate(product_words)
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

以上代码中，我们首先使用 groupby 方法按照二级类别进行分类，并且使用 sum 方法计算每个类别的销售额。然后，我们使用 matplotlib 库绘制了漏斗图，显示了排名前五的商品类别销售额。接着，我们使用 wordcloud 库绘制了词云图，词云图中的文字是所有商品的名称，文字大小表示商品销售数量。