现有销量数据，用Python求出每个门店每周销量的总和

好的，你可以使用Python中的pandas库来操作数据，以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取销量数据
df = pd.read_csv('sales.csv')

# 将日期转换为时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 添加门店和销售额列
df['store_sales'] = df['sales'] * df['price']

# 按门店和周分组并计算销售额总和
weekly_sales_by_store = df.groupby(['store', pd.Grouper(key='date', freq='W-MON')])['store_sales'].sum()

# 输出结果
print(weekly_sales_by_store)

其中，`sales.csv`是包含销量数据的csv文件，其中至少包含四列数据：日期、门店、销量和单价。该代码将日期转换为时间类型，然后添加了一个门店销售额的列，并按门店和周分组并计算每个门店每周销售额的总和，最后输出每个门店每周销售额的总和。

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现有销量数据，用Python求出每周销量的总和

好的，你可以使用Python中的pandas库来操作数据，以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取销量数据
df = pd.read_csv('sales.csv')

# 将日期转换为时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按周分组并计算总和
weekly_sales = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='W-MON'))['sales'].sum()

# 输出结果
print(weekly_sales)

其中，`sales.csv`是包含销量数据的csv文件，其中至少包含两列数据：日期和销量。该代码将日期转换为时间类型，然后按周分组并计算总和，最后输出每周销量的总和。

现有销量数据，用Python求出每周的销量额的总和

好的，你可以使用Python中的pandas库来操作数据，以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取销量数据
df = pd.read_csv('sales.csv')

# 将日期转换为时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按周分组并计算销售额总和
df['sales_amount'] = df['sales'] * df['price']
weekly_sales_amount = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='W-MON'))['sales_amount'].sum()

# 输出结果
print(weekly_sales_amount)

其中，`sales.csv`是包含销量数据的csv文件，其中至少包含三列数据：日期、销量和单价。该代码将日期转换为时间类型，然后按周分组并计算每周销售额的总和，最后输出每周销售额的总和。