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。

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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。

54.你的数据库有一个名为Sales表, 此表包括了来自销售人员的销售订单概要信息.销售经理要求你创建一个销售额排在前20位的销售人员报表, 你该使用哪个查询来完成这个任务() A SELECT TOP 20 PERCENT 姓名, SUM (销售量) AS 销售总量FROM sales GROUP BY 姓名ORDER BY 销售总量 DESC B B、SELECT TOP 20 姓名，COUNT（*） 销售总量FROM sales GROUP BY姓名ORDER BY 销售总量 DESC C C

、SELECT TOP 20 姓名, SUM(销售额) AS 销售总额 FROM Sales GROUP BY 姓名 ORDER BY 销售总额 DESC。

答案解析：

选项 A 中使用了 TOP 20 PERCENT，这意味着查询结果将返回销售总量排名前 20% 的销售人员，而不是固定的前 20 名。

选项 B 中使用了 COUNT(*)，这会返回每个销售人员的销售订单数量，而不是销售额。

因此，应该选择选项 C，使用 SUM 函数计算每个销售人员的销售总额，并按照销售总额降序排列，然后选择前 20 名。