本项目数据是某地区无人售货机销售数据，包括2个数据文件，如下：（1）box.xls：无人售货机数据，包括2个字段，如下：1）boxid：无人售货机ID，字符型，长度112）address：无人售货机放置地址，字符型，最长135共55条数据（不含首行的字段名）；数据无重复值、无缺失值、无异常值。（2）orders.xls：无人售货机销售订单数据，包括9个字段，如下：1）createdtime：订单时间，日期时间类型2）customerid：用户ID，字符型，最长103）status：订单状态，字符型，共SUCCESS和FAIL两种4）orderid：订单ID，字符型，长度165）productname：产品名称，字符型，最长21个汉字6）amount：销售数量，整型7）costprice：产品成本价，小数8）saleprice：产品销售单价，小数9）boxid：无人售货机ID，字符型，长度11共40090条数据（不含首行的字段名）；此外，==orderid为订单ID，用户一次购买多种商品时，每种商品占一行，但orderid为同一个ID；数据存在重复值、缺失值和异常值，其中productname、amount、costprice、saleprice等4个字段有空值

好的，明白了。您提供的数据文件包括两个：box.xls 和 orders.xls。其中，box.xls 包含两个字段：boxid（无人售货机ID）和 address（无人售货机放置地址），共有55条数据。数据中无重复值、缺失值和异常值。orders.xls 包含九个字段：createdtime（订单时间）、customerid（用户ID）、status（订单状态，SUCCESS 或 FAIL）、orderid（订单ID）、productname（产品名称）、amount（销售数量）、costprice（产品成本价）、saleprice（产品销售单价）和 boxid（无人售货机ID）。共有40,090条数据。数据中存在重复值、缺失值和异常值。其中，productname、amount、costprice 和 saleprice 四个字段中存在空值。请问您还有其他问题吗？

相关问题

创建数据库，然后切换到该数据库，使用SELECT语句从sys.databases视图中查询该数据库的名称、id、创建时间和排序方式，即name、database_id、create_date、collation_name，共4个字段，数据库名称统一为vending_machine；数据库文件位置、大小、增长方式等保持默认即可，使用SELECT语句查询上述信息，并将本题全部代码和输出代码及结果截图按要求提交。再此数据库vending_machine中创建两个表。表（1）box.xls：无人售货机数据，包括2个字段，如下：1）boxid：无人售货机ID，字符型，长度112）address：无人售货机放置地址，字符型，最长135共55条数据（不含首行的字段名）；数据无重复值、无缺失值、无异常值。表（2）orders.xls：无人售货机销售订单数据，包括9个字段，如下：1）createdtime：订单时间，日期时间类型2）customerid：用户ID，字符型，最长103）status：订单状态，字符型，共SUCCESS和FAIL两种4）orderid：订单ID，字符型，长度165）productname：产品名称，字符型，最长21个汉字6）amount：销售数量，整型7）costprice：产品成本价，小数8）saleprice：产品销售单价，小数9）boxid：无人售货机ID，字符型，长度11共40090条数据（不含首行的字段名）；此外，==orderid为订单ID，用户一次购买多种商品时，每种商品占一行，但orderid为同一个ID

好的，以下是按要求创建数据库、查询数据库信息以及创建两个表的代码：

-- 创建数据库
CREATE DATABASE vending_machine;

-- 切换到数据库
USE vending_machine;

-- 查询数据库信息
SELECT name, database_id, create_date, collation_name FROM sys.databases WHERE name = 'vending_machine';

-- 创建表 box.xls
CREATE TABLE box (
    boxid VARCHAR(11),
    address VARCHAR(135)
);

-- 创建表 orders.xls
CREATE TABLE orders (
    createdtime DATETIME,
    customerid VARCHAR(10),
    status VARCHAR(7),
    orderid VARCHAR(165),
    productname NVARCHAR(42),
    amount INT,
    costprice DECIMAL(18, 2),
    saleprice DECIMAL(18, 2),
    boxid VARCHAR(11)
);

请注意，以上代码假设您正在使用 SQL Server 数据库。如果您使用的是其他类型的数据库，请相应地调整语法。

请按照以下步骤执行以上代码：

1. 打开 SQL Server Management Studio (SSMS) 或其他适用的 SQL Server 客户端工具。
2. 连接到您的 SQL Server 实例。
3. 打开新的查询窗口。
4. 将以上代码复制到查询窗口中。
5. 执行查询。

执行以上代码后，您将创建一个名为 "vending_machine" 的数据库，并在该数据库中创建两个表：box 和 orders。请确保在执行创建表的代码之前已经切换到 "vending_machine" 数据库。

请注意，以上代码仅创建了表结构，并未插入任何数据。如果您需要将数据从 box.xls 和 orders.xls 导入到相应的表中，请提供数据文件的格式和数据库类型，以便我们为您提供进一步的指导。

请将本题的全部代码、输出和结果截图按要求提交。

kettel使用客户订单详情“order_details.csv" 文件和无人售货机信息box_ list.csv 文件中的数据，计算2018年售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序。

好的，根据您的要求，我会使用客户订单详情“order_details.csv" 文件和无人售货机信息box_list.csv 文件中的数据，计算2018年售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序。

首先，我们需要将这两个文件进行合并，以便能够计算每个售货机的商品销售金额。具体步骤如下：

1. 读取 order_details.csv 文件，获取每个订单的商品信息和售货机编号。
2. 读取 box_list.csv 文件，获取每个售货机的位置信息和编号。
3. 将两个数据集合并，以售货机编号为键，得到每个售货机的位置信息、商品信息和销售金额。
4. 计算每个售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序。

下面是具体的 Python 代码实现：

import pandas as pd

# 读取 order_details.csv 文件
order_details = pd.read_csv('order_details.csv')
order_details['date'] = pd.to_datetime(order_details['date'])  # 将日期转换为 datetime 类型
order_details = order_details[order_details['date'].dt.year == 2018]  # 只保留 2018 年的数据

# 读取 box_list.csv 文件
box_list = pd.read_csv('box_list.csv')

# 合并两个数据集
merged_data = pd.merge(order_details, box_list, on='box_id')

# 计算每个售货机的商品销售金额
grouped_data = merged_data.groupby('box_id')['price'].sum().reset_index()
grouped_data = pd.merge(grouped_data, box_list, on='box_id')
grouped_data = grouped_data[['box_id', 'location', 'price']]
grouped_data = grouped_data.sort_values(by='price', ascending=False)

print(grouped_data)

上述代码中，我们首先读取了 order_details.csv 和 box_list.csv 文件，并将两个数据集合并。然后，我们根据售货机编号进行分组，计算每个售货机的商品销售金额，并将结果按照销售金额从高到低进行排序。最后，我们输出了结果。

希望这个代码可以帮助您解决问题。