怎么用jupyter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。

好的，我会一步一步地回答您的问题。

首先，您需要在Jupyter Notebook中导入pandas库，以便对数据进行处理。可以使用以下代码导入pandas：

import pandas as pd

接下来，您需要读取“超市营业额2”数据表。如果该文件是一个Excel文件，您可以使用以下代码读取该文件：

df1 = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx', sheet_name='Sheet2')
df3 = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx', sheet_name='Sheet3')

其中，`df1`、`df2`和`df3`分别是Sheet1、Sheet2和Sheet3的数据表。

接下来，我们将按照您的要求对数据表进行处理：

（1）按照营业额进行升序排序，按照时间进行降序排序：

df1 = df1.sort_values(['营业额', '时间'], ascending=[True, False])

这将按照营业额进行升序排序，如果营业额相同，则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：

df1_avg = df1.groupby(['姓名', '工号', '柜台'], as_index=False)['营业额'].mean()

这将根据姓名、工号和柜台将数据分组，并计算每个组的平均营业额。结果将存储在`df1_avg`数据表中。

（3）计算每个柜台的平均营业额：

df1_ct_avg = df1.groupby(['柜台'], as_index=False)['营业额'].mean()

这将根据柜台将数据分组，并计算每个柜台的平均营业额。结果将存储在`df1_ct_avg`数据表中。

（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：

df_merge1 = pd.concat([df1, df2], axis=0)
df_merge2 = pd.concat([df1, df3], axis=1)

df_merge1_group = df_merge1.groupby(['级别'], as_index=False)['营业额'].sum()
df_merge2_group = df_merge2.groupby(['级别'], as_index=False)['营业额'].sum()

这将首先将Sheet1和Sheet2按照纵向合并，将结果存储在`df_merge1`数据表中。然后将Sheet1和Sheet3按照横向合并，将结果存储在`df_merge2`数据表中。最后，将`df_merge1`和`df_merge2`中的数据按照级别进行分组，并计算每个级别的营业额总和。结果将存储在`df_merge1_group`和`df_merge2_group`数据表中。

以上就是您提出的问题的解答，希望对您有所帮助。