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。

好的，我来逐一回答你的问题：

1. 对“超市营业额2”数据表进行排序的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx')

# 按照营业额升序排序，时间降序排序
df = df.sort_values(['营业额', '时间'], ascending=[True, False])

print(df.head())

2. 计算每个人的平均营业额并显示姓名、工号、营业额和柜台的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx')

# 计算每个人的平均营业额
df_mean = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台'])['营业额'].mean().reset_index()

# 设置表格纵标签
df_mean.columns = ['姓名', '工号', '柜台', '平均营业额']

print(df_mean.head())

3. 计算每个柜台的平均营业额的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx')

# 计算每个柜台的平均营业额
df_mean = df.groupby('柜台')['营业额'].mean().reset_index()

# 设置表格纵标签
df_mean.columns = ['柜台', '平均营业额']

print(df_mean.head())

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的代码如下：

import pandas as pd

# 纵向合并sheet1和sheet2
df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx')

df_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 横向合并sheet1和sheet3
df3 = pd.read_excel('sheet3.xlsx')

df_horizontal = pd.merge(df1, df3, on='员工级别')

# 计算不同级别员工的营业额总和
df_group = df_horizontal.groupby('员工级别')['营业额'].sum().reset_index()

print(df_vertical.head())
print(df_horizontal.head())
print(df_group.head())