df1有下单时间，门店编码，各门店门店人数，各个订单的金额字段。现需要计算出每个门店的一周营业额除以每个门店的员工数，请写出Python代码

假设数据存储在一个名为 `df1` 的 Pandas DataFrame 中，可以按照以下步骤进行计算：

1. 将下单时间转换为日期类型，并提取出每个订单的日期。

df1['下单时间'] = pd.to_datetime(df1['下单时间'])
df1['日期'] = df1['下单时间'].dt.date

2. 按门店和日期分组，计算每个门店每天的总营业额和总员工数。

df2 = df1.groupby(['门店编码', '日期']).agg({'金额字段': 'sum', '门店人数': 'first'}).reset_index()
df2.rename(columns={'金额字段': '营业额'}, inplace=True)
df2['员工数'] = df2['门店人数'] * 7

3. 按门店分组，计算每个门店一周的总营业额和总员工数，并计算出每个门店的一周营业额除以每个门店的员工数。

df3 = df2.groupby('门店编码').agg({'营业额': 'sum', '员工数': 'sum'}).reset_index()
df3['营业额/员工数'] = df3['营业额'] / df3['员工数']

完整代码如下：

import pandas as pd

# 假设数据存储在一个名为 df1 的 Pandas DataFrame 中

# 将下单时间转换为日期类型，并提取出每个订单的日期
df1['下单时间'] = pd.to_datetime(df1['下单时间'])
df1['日期'] = df1['下单时间'].dt.date

# 按门店和日期分组，计算每个门店每天的总营业额和总员工数
df2 = df1.groupby(['门店编码', '日期']).agg({'金额字段': 'sum', '门店人数': 'first'}).reset_index()
df2.rename(columns={'金额字段': '营业额'}, inplace=True)
df2['员工数'] = df2['门店人数'] * 7

# 按门店分组，计算每个门店一周的总营业额和总员工数，并计算出每个门店的一周营业额除以每个门店的员工数
df3 = df2.groupby('门店编码').agg({'营业额': 'sum', '员工数': 'sum'}).reset_index()
df3['营业额/员工数'] = df3['营业额'] / df3['员工数']