import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_excel('./drug_order_detai_1.xlsx', sheet_name='drug_order_detail2') print('所有分店总销售额是：', df['销量'].sum(), sep='') df['销售额'] = df['价格'] * df['销量'] print(pd.DataFrame(df.groupby('分店')['销售额'].agg([np.min,np.max,np.mean])))

这段代码用于读取名为"drug_order_detai_1.xlsx"的Excel文件中的"drug_order_detail2"工作表，并对数据进行处理和分析。具体来说，它做的是以下几件事情：

1. 导入必要的Python库：numpy和pandas。
2. 使用`pd.read_excel()`函数从Excel文件中读取"drug_order_detail2"工作表的数据，并将其存储到一个DataFrame对象中，命名为`df`。
3. 计算所有分店的总销售额，并打印输出结果。
4. 计算每个分店的最小销售额、最大销售额和平均销售额，并将结果存储到一个新的DataFrame对象中，使用`groupby()`函数对分店进行分组并使用`agg()`函数进行聚合计算。
5. 最后，将分店销售额的统计结果打印输出。

需要注意的是，代码中的Excel文件路径"./drug_order_detai_1.xlsx"需要根据实际情况进行修改，以确保代码能够正确地读取数据。