#按照营业额升序排序,代码如下: import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') df = df.sort_values(by='营业额', ascending=True) df = df.sort_values(by='日期', ascending=False) # 计算每个人的平均营业额,代码如下: import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台']).mean()['营业额'] #计算每个柜台的平均营业额,代码如下: import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['柜台']).mean()['营业额'] #将sheet1和sheet2完成纵向合并,将sheetl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,代码如下: import pandas as pd # 读取数据 df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx') df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx') df3 = pd.read_excel('sheet3.xlsx') # 纵向合并sheet1和sheet2 merged_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 横向合并sheet1和sheet3 merged_horizontal = pd.merge(df1, df3, on='班级') # 分组聚合求和 sales_sum_by_level = merged_horizontal.groupby(['级别'])['营业额'].sum()这段代码运行不出来,会出现pymysql.err.OperationalError: (2003, "Can't connect to MySQL server on 'localhost' ([WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝,无法连接。)")
时间: 2023-09-20 12:04:49 浏览: 49
这个错误提示是数据库连接问题,可能是因为你的MySQL服务没有启动或者连接参数设置不正确。你可以先检查一下MySQL服务是否启动,如果没有启动则需要先启动服务。另外,你需要检查连接参数是否正确,包括用户名、密码、主机地址、端口号等。如果还是无法解决问题,可以尝试重新安装MySQL或者检查网络连接是否正常。
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import pandas as pd # 读入数据表 df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') # 按照营业额进行升序排序,按照时间进行降序排序 df = df.sort_values(by=['营业额', '时间'], ascending=[True, False]) # 输出排序后的数据表 print(df) # 计算每个人的平均营业额 df_person = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台'])['营业额'].mean().reset_index() # 格式化表格df_person = df_person[['姓名', '工号', '营业额', '柜台']] df_person.columns = ['姓名', '工号', '平均营业额', '柜台'] # 输出格式化后的数据表 print(df_person) # 计算每个柜台的平均营业额 df_counter = df.groupby('柜台')['营业额'].mean().reset_index() # 格式化表格 df_counter = df_counter[['柜台', '营业额']] df_counter.columns = ['柜台', '平均营业额'] # 输出格式化后的数据表 print(df_counter) # 读入sheet1和sheet2 df1 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 纵向合并 df_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 读入sheet3 df3 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet3') # 横向合并 df_horizontal = pd.concat([df1, df3], axis=1) # 计算不同级别员工的营业额总和 df_sum = df_horizontal.groupby('级别')['营业额'].sum().reset_index() # 输出计算结果 print(df_vertical) print(df_horizontal) print(df_sum)为啥代码运行不出来
代码运行不出来可能有多种原因,以下是一些可能的解决方法:
1. 检查文件名和路径:请检查文件名和路径是否正确,确保文件存在,否则会出现文件找不到的错误。
2. 检查pandas是否安装:请检查你的环境是否正确安装了pandas库,若未安装可以使用pip install pandas进行安装。
3. 检查Excel文件格式:请检查Excel文件是否正确,确保文件中的数据符合代码要求。
4. 检查代码语法:请检查代码语法是否正确,如括号,引号等是否正确闭合,代码是否有缩进等问题。
5. 检查代码逻辑:请检查代码逻辑是否正确,如是否存在语法错误,变量是否被正确定义等问题。
如果以上方法仍无法解决问题,可以提供更多的错误信息或代码内容,以便更准确地判断问题所在。
从excel文件中读取"超市营业额2.xlsx"到pandas的dataframe中
好的,这是读取"超市营业额2.xlsx"文件到pandas dataframe的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx')
# 打印dataframe前5行
print(df.head())
```
这将使用pandas库中的read_excel函数从Excel文件中读取数据,并将其存储在名为df的pandas dataframe中。您需要在代码中使用正确的文件路径,以便pandas能够找到文件。例如,如果文件在您的当前工作目录中,则可以使用文件名作为参数。如果文件在其他目录中,则需要提供完整的文件路径。