导入“超市营业额2”数据表: (1) 同一个表格内按照营业额进行升序排序,按照时间进行降序排序。 (2) 计算每个人的平均营业额,表格纵标签显示:姓名、工号、营业额和柜台。 (3) 计算每个柜台的平均营业额 (4) 将sheet1和sheet2完成纵向合并,将sheet1和sheet3完成横向合并,并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和。
时间: 2024-03-16 15:41:10 浏览: 25
好的,我会依次解答你的问题:
1. 导入“超市营业额2”数据表并排序:
你可以使用 pandas 库来导入数据表,并使用 sort_values() 方法来按照营业额和时间进行排序。代码如下:
```python
import pandas as pd
# 导入数据表
df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx')
# 按照营业额和时间进行排序
df = df.sort_values(['营业额', '时间'], ascending=[True, False])
# 打印排序后的数据表
print(df)
```
2. 计算每个人的平均营业额:
你可以使用 groupby() 方法来按照姓名、工号和柜台进行分组,并使用 mean() 方法来计算平均营业额。代码如下:
```python
# 按照姓名、工号和柜台进行分组,并计算平均营业额
df_person = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台']).mean()['营业额']
# 将分组后的数据转换成 DataFrame,并设置列名
df_person = pd.DataFrame(df_person).reset_index().rename(columns={'营业额': '平均营业额'})
# 打印每个人的平均营业额
print(df_person)
```
3. 计算每个柜台的平均营业额:
你可以使用 groupby() 方法来按照柜台进行分组,并使用 mean() 方法来计算平均营业额。代码如下:
```python
# 按照柜台进行分组,并计算平均营业额
df_counter = df.groupby('柜台').mean()['营业额']
# 将分组后的数据转换成 DataFrame,并设置列名
df_counter = pd.DataFrame(df_counter).reset_index().rename(columns={'营业额': '平均营业额'})
# 打印每个柜台的平均营业额
print(df_counter)
```
4. 完成 sheet1 和 sheet2 的纵向合并,完成 sheet1 和 sheet3 的横向合并,并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和:
你可以使用 pandas 库的 merge() 方法来完成纵向合并和横向合并,使用 groupby() 方法和 sum() 方法来计算不同级别员工的营业额总和。代码如下:
```python
# 导入 sheet1 和 sheet2
df1 = pd.read_excel('超市营业额1.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('超市营业额1.xlsx', sheet_name='Sheet2')
# 纵向合并 sheet1 和 sheet2
df12 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)
# 横向合并 sheet1 和 sheet3
df13 = pd.merge(df1, df3, on='工号')
# 通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和
df_level = df13.groupby('级别').sum()['营业额']
# 打印纵向合并后的数据表
print(df12)
# 打印横向合并后的数据表
print(df13)
# 打印不同级别员工的营业额总和
print(df_level)
```
以上就是我对你提出的问题的回答,如果你还有其他问题,可以随时问我。