python怎么读取excel文件获得来自不同仓库中产品的销售量，产品种类固定，获得每个仓库每个产品的销售数组，对无仓库对应产品销售量的地方补零

你可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件。读取Excel文件后，你可以使用pandas库中的groupby函数对数据进行分组，然后使用agg函数来计算每个仓库每个产品的销售量。最后，使用fillna函数将无仓库对应产品销售量的地方补零。

下面是一份示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('sales_data.xlsx')

# 按仓库和产品分组，并计算销售量总和
grouped = df.groupby(['仓库', '产品'])['销售量'].agg('sum').reset_index()

# 转换为以仓库为行，以产品为列的数据表格
pivot_table = pd.pivot_table(grouped, values='销售量', index=['仓库'], columns=['产品'], fill_value=0)

# 输出结果
print(pivot_table)

在这个示例代码中，`sales_data.xlsx`是你的Excel文件名，其中包含了销售数据。`仓库`、`产品`和`销售量`是Excel文件中的列名。你需要根据你的实际数据进行修改。

相关问题

python怎么读取excel文件获得来自不同仓库中产品的销售量

你可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件并进行数据分析。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('sales.xlsx')

# 按仓库分组并计算销售量
sales_by_warehouse = df.groupby('仓库')['销售量'].sum()

# 打印结果
print(sales_by_warehouse)

在这个示例中，我们首先使用pandas的`read_excel`函数读取Excel文件，并将数据存储在一个名为`df`的DataFrame对象中。然后，我们使用`groupby`函数按照“仓库”这一列进行分组，并使用`sum`函数计算每个仓库的销售量总和。最后，我们打印出结果。

当然，你需要根据你的Excel文件中实际的列名进行修改。

python怎么读取excel文件获得来自不同仓库中产品的销售量，获得每个仓库每个产品的销售数组，数组中无仓库对应销售量的地方补零

你可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，然后使用pivot_table函数来完成你的需求。下面是大致的步骤：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取Excel文件，将数据存储到DataFrame中

df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')

3. 使用pivot_table函数生成透视表，其中index参数为仓库和产品，values参数为销售量，aggfunc参数为sum表示求和。此外，使用fillna函数将缺失值填充为0。

pivot_df = pd.pivot_table(df, index=['仓库', '产品'], values=['销售量'], aggfunc=sum).fillna(0)

4. 将透视表转换为数组，可以使用values属性

sales_array = pivot_df.values

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')

# 生成透视表
pivot_df = pd.pivot_table(df, index=['仓库', '产品'], values=['销售量'], aggfunc=sum).fillna(0)

# 转换为数组
sales_array = pivot_df.values