kettel使用客户订单详情“order_details.csv" 文件和无人售货机信息box_ list.csv 文件中的数据，计算2018年售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序。

好的，根据您的要求，我会使用客户订单详情“order_details.csv" 文件和无人售货机信息box_list.csv 文件中的数据，计算2018年售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序。

首先，我们需要将这两个文件进行合并，以便能够计算每个售货机的商品销售金额。具体步骤如下：

1. 读取 order_details.csv 文件，获取每个订单的商品信息和售货机编号。
2. 读取 box_list.csv 文件，获取每个售货机的位置信息和编号。
3. 将两个数据集合并，以售货机编号为键，得到每个售货机的位置信息、商品信息和销售金额。
4. 计算每个售货机的商品销售金额，并按照从高到低的顺序进行排序。

下面是具体的 Python 代码实现：

import pandas as pd

# 读取 order_details.csv 文件
order_details = pd.read_csv('order_details.csv')
order_details['date'] = pd.to_datetime(order_details['date'])  # 将日期转换为 datetime 类型
order_details = order_details[order_details['date'].dt.year == 2018]  # 只保留 2018 年的数据

# 读取 box_list.csv 文件
box_list = pd.read_csv('box_list.csv')

# 合并两个数据集
merged_data = pd.merge(order_details, box_list, on='box_id')

# 计算每个售货机的商品销售金额
grouped_data = merged_data.groupby('box_id')['price'].sum().reset_index()
grouped_data = pd.merge(grouped_data, box_list, on='box_id')
grouped_data = grouped_data[['box_id', 'location', 'price']]
grouped_data = grouped_data.sort_values(by='price', ascending=False)

print(grouped_data)

上述代码中，我们首先读取了 order_details.csv 和 box_list.csv 文件，并将两个数据集合并。然后，我们根据售货机编号进行分组，计算每个售货机的商品销售金额，并将结果按照销售金额从高到低进行排序。最后，我们输出了结果。

希望这个代码可以帮助您解决问题。