1. 任务说明：按照地区统计每个地区销售总额，并按照销售额降序排列输出。2. 任务提示：地区分组的名称以box表中address字段中的district为准，即首先需要想办法从address字段中将district提取出来，如Lanshan District、Luozhuang District、Hedong District等，然后在分组统计；每个district都在address字段的倒数第三个子串中（分隔符为中文逗号）；最后，如果orders表中的boxid在box表中不存在，即对应的district也不存在时，分组统计时，district显示为Unknown；Lanshan District的销售总额为109603.30。3. 输出说明：输出2个字段，依次是district、total_sales。district是地区的别名，total_sales是销售总额的别名，并将本题全部代码和输出代码及结果截图按要求提交。4. 评分说明：共10分。正确统计出结果7分，正确显示地区字段的名称得3分。

根据您的任务说明，您需要按照地区统计销售总额，并按照销售额降序排列输出。您还提供了一些任务提示。根据提示，您需要从地址字段中提取地区信息，并进行分组统计。如果订单的boxid在box表中不存在，则对应的地区应显示为Unknown。

以下是一个示例的SQL查询语句，可以实现您的需求：

SELECT COALESCE(b.address, 'Unknown') AS district, SUM(o.amount) AS total_sales
FROM orders o
LEFT JOIN box b ON o.boxid = b.boxid
GROUP BY district
ORDER BY total_sales DESC;

请将上述查询语句添加到您的代码中并执行，然后将结果按要求进行输出和截图，以完成该任务。

注意：此处提供的是一个示例查询语句，具体实现可能需要根据您的数据表结构和字段名称进行调整。

相关问题

python分别按客户类型和销售经理的总额降序排名

在Python中，如果你有一个包含客户类型和销售经理信息以及销售额的数据框（DataFrame），你可以使用pandas库来按照客户类型和销售经理分组，并按照总销售额进行降序排序。以下是一个基本步骤的示例：

import pandas as pd

# 假设df是你的数据框，其中包含"Customer_Type", "Sales_Rep", 和 "Amount_Sold"列
df = df.sort_values(['Customer_Type', 'Sales_Rep'], key=lambda x: x.str.split().str[-1], ascending=False)

# 使用groupby函数按客户类型和销售经理分组
grouped = df.groupby(['Customer_Type', 'Sales_Rep'])['Amount_Sold'].sum()

# 再次排序得到每个组合的总销售额降序
sorted_grouped = grouped.sort_values(ascending=False)

print(sorted_grouped)

这个例子中，`str.split()`用于将销售经理名和销售额分开，`str[-1]`获取最后一位数字（即销售额），然后对销售额进行排序。`ascending=False`确保结果是降序排列。

Genre_data_NA = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False) Genre_data_EU =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False) Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False) Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False) Genre_data_NA # Genre_data_DF = pd.concat([Genre_data_NA,Genre_data_EU,Genre_data_JP,Genre_data_Other],axis = 1) data=Genre_data_NA Genre_name = data._stat_axis.values.tolist() # explodes=[0.1,0.1,0.1,0.1] plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(2,2,1) plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("北美地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,2) plt.pie(x=Genre_data_EU,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("欧洲地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,3) plt.pie(x=Genre_data_JP,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("日本地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,4) plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("其它地区的不同类型游戏销售额") plt.show()

这段代码用于绘制不同地区（北美、欧洲、日本和其他地区）的游戏销售额占比的饼图。下面是对代码的解释：

1. `Genre_data_NA = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False)`：这行代码使用`pivot_table`函数创建一个数据透视表，按照游戏类型（Genre）对北美地区的销售额（NA_Sales）进行分组，并计算每种类型游戏的销售总额，然后按降序排列。

2. `Genre_data_EU =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False)`：这行代码同样使用`pivot_table`函数创建一个数据透视表，按照游戏类型对欧洲地区的销售额进行分组，并计算每种类型游戏的销售总额，然后按降序排列。

3. `Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False)` 和 `Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False)`：这两行代码分别创建了针对日本地区和其他地区的数据透视表，计算每种类型游戏在不同地区的销售总额。

4. `plt.figure(figsize=(10,10))`：这行代码创建一个大小为10x10英寸的画布。

5. `plt.subplot(2,2,1)` 到 `plt.subplot(2,2,4)`：这四行代码分别创建了一个包含四个子图的图像，每个子图对应一个地区的销售额占比饼图。

6. `plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True)` 到 `plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True)`：这四行代码使用`pie`函数绘制饼图，其中x参数为销售额数据，labels参数为游戏类型的名称，autopct参数为饼图上显示的百分比格式，shadow参数为是否显示阴影效果。

7. `plt.title("北美地区的不同类型游戏销售额")` 到 `plt.title("其它地区的不同类型游戏销售额")`：这四行代码分别设置四个子图的标题。

8. `plt.show()`：这行代码显示绘制的饼图。

通过这段代码，可以对比不同地区的游戏销售额占比情况，进一步分析各地区的游戏市场偏好和销售趋势。