现有数据表t1,字段有门店编号，每个门店的员工数，杯数，请写一段Python代码，求出每个门店的总杯数除以每个门店的员工数代码

假设数据表t1已经存在，并且包含门店编号(store_id)、员工数(emp_num)、杯数(cup_num)三个字段。那么可以使用Python中的pandas库进行数据处理和计算。代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据表t1
df = pd.read_table('t1.txt', sep='\t')

# 按门店编号分组，计算每个门店的总杯数和员工数
grouped = df.groupby('store_id').agg({'cup_num': 'sum', 'emp_num': 'sum'})

# 计算每个门店的总杯数除以每个门店的员工数
grouped['avg_cup'] = grouped['cup_num'] / grouped['emp_num']

# 输出结果
print(grouped)

其中，`pd.read_table()`函数用于读取数据表t1，`groupby()`函数用于按门店编号进行分组，`agg()`函数用于计算每个门店的总杯数和员工数，最后通过除法计算出每个门店的平均杯数，并将结果存储在`avg_cup`列中。最终输出结果。

相关问题

请写一段Python代码，有表t1，共10个字段，订单编号有很多重复值，按订单编号去重

假设表t1存储在一个名为"database.db"的SQLite数据库中，可以使用以下Python代码按订单编号去重：

import sqlite3

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('database.db')

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 按订单编号去重，只选取第一个出现的值
cursor.execute('SELECT DISTINCT 订单编号, * FROM t1')

# 获取查询结果
result = cursor.fetchall()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

# 输出结果
for row in result:
    print(row)

这段代码先连接到数据库，然后创建游标对象。接着执行SELECT DISTINCT语句按订单编号去重，并将查询结果存储在result变量中。最后关闭游标和连接，并输出结果。

有表t1，共10个字段，订单编号有很多重复值，按订单编号去重，写Python代码

假设表t1存储在一个名为"database.db"的SQLite数据库中，可以使用以下Python代码按订单编号去重：

import sqlite3

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('database.db')

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 按订单编号去重，只选取第一个出现的值
cursor.execute('SELECT DISTINCT 订单编号, * FROM t1')

# 获取查询结果
result = cursor.fetchall()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

# 输出结果
for row in result:
    print(row)

这段代码先连接到数据库，然后创建游标对象。接着执行SELECT DISTINCT语句按订单编号去重，并将查询结果存储在result变量中。最后关闭游标和连接，并输出结果。