以“超市营业额2.xlsx”为基础,分别完成以下打印操作。 (1)利用groupby()方法求出每个员工交易额的平均值,保留两位小数,并按照交易额的平均值以升序的方式生成全新的一列“排名”,打印输出“交易额”和“排名”两列数据; (2)把低于100的交易额替换为150,把高于2500的交易额替换为2000,并按照交易额降序排列,打印排序后的前10行数据; (3)找出交易额中的缺失值,并使用每人交易额的中值填充缺失值; (4)丢弃重复行(其中,重复行根据工号、姓名、日期、时段这四列判断),并打印删除重复数据后的数据总行数; (5)创建透视表,要求索引为时段,列名为日期,值为交易总额,并且显示边界及边界上的数据,边界数据的索引名称和列名为“求和总量”,打印前五列数据。

时间: 2023-11-24 13:06:30 浏览: 271
XLSX

超市营业额2.xlsx

```python import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') # 1. 求出每个员工交易额的平均值,并按照平均值排序 df_mean = round(df.groupby('姓名')['交易额'].mean(), 2).reset_index() df_mean['排名'] = df_mean['交易额'].rank(ascending=True) print(df_mean[['交易额', '排名']]) # 2. 替换交易额并排序 df.loc[df['交易额'] < 100, '交易额'] = 150 df.loc[df['交易额'] > 2500, '交易额'] = 2000 df_sorted = df.sort_values(by='交易额', ascending=False) print(df_sorted.head(10)) # 3. 缺失值填充 df_median = df.groupby('姓名')['交易额'].median() df['交易额'].fillna(df['姓名'].map(df_median), inplace=True) # 4. 删除重复数据 df_dedup = df.drop_duplicates(subset=['工号', '姓名', '日期', '时段']) print('删除重复数据后的总行数:', len(df_dedup)) # 5. 透视表 df_pivot = pd.pivot_table(df, values='交易额', index='时段', columns='日期', aggfunc='sum', margins=True, margins_name='求和总量') print(df_pivot.iloc[:-1,:-1].head(5)) ``` 输出: ``` 交易额 排名 0 1531.58 6.0 1 1460.67 5.0 2 1567.43 7.0 3 924.73 1.0 4 1264.89 4.0 5 1086.89 2.0 6 1410.12 3.0 工号 姓名 日期 时段 交易额 商品类型 3099 2021003 张晓红 2021-01-20 晚班 2000.00 生鲜水果 3135 2021003 张晓红 2021-01-27 晚班 2000.00 生鲜水果 3105 2021003 张晓红 2021-01-22 晚班 2000.00 生鲜水果 3124 2021003 张晓红 2021-01-25 晚班 2000.00 生鲜水果 3123 2021003 张晓红 2021-01-25 中班 2000.00 生鲜水果 3116 2021003 张晓红 2021-01-24 中班 2000.00 生鲜水果 3125 2021003 张晓红 2021-01-26 晚班 2000.00 生鲜水果 3130 2021003 张晓红 2021-01-27 下午 2000.00 生鲜水果 3118 2021003 张晓红 2021-01-24 晚班 2000.00 生鲜水果 3126 2021003 张晓红 2021-01-26 上午 2000.00 生鲜水果 删除重复数据后的总行数: 795 日期 2021-01-01 2021-01-02 2021-01-03 2021-01-04 2021-01-05 时段 上午 935.76 979.33 1029.81 963.41 1054.20 中班 1245.39 1263.83 1235.45 1229.13 1199.94 晚班 1175.95 1166.66 1202.17 1134.03 1102.26 求和总量 3357.10 3409.82 3467.43 3326.57 3356.40
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