1）要求：按销售日期合并计算销售金额 2）要求：按销售人员合并计算销售金额 销售日期 销售员 销售金额 2017/4/1 张琦 39 2017/4/1 张琦 36 2017/4/1 张琦 27 2017/4/1 张琦 22 2017/4/1 院长 32 2017/4/5 陶筠 24 2017/4/5 院长 32 2017/4/5 韩婕 35 2017/4/5 吕妍 25 2017/4/5 张琦 24 2017/4/5 姜涵菡 24 2017/4/8 张琦 37 2017/4/8 吕妍 34 2017/4/8 张琦 25 2017/4/8 吕妍 24 2017/4/8 姜涵菡 33 2017/4/8 陶筠 39 2017/4/10 严嘉 22 2017/4/10 陶筠 27 2017/4/10 吕妍 22 2017/4/10 吕妍 24 2017/4/10 吕妍 22 2017/4/10 院长 20 2017/4/10 严嘉 38 2017/4/17 韩婕 25 2017/4/17 院长 39 2017/4/17 院长 30 2017/4/17 姜涵菡 23 2017/4/17 陶筠 34 2017/4/17 院长 33 excel

要按销售日期和销售人员合并计算销售金额，您可以使用Excel中的数据透视表来实现。按照以下步骤进行操作：

1. 将数据复制到一个新的工作表，并确保数据的列标题为 "销售日期"、"销售员" 和 "销售金额"。

2. 在Excel菜单栏中选择 "插入"，然后点击 "数据透视表"。

3. 在 "创建数据透视表" 对话框中，选中 "选择一个范围" 并输入数据范围。例如，假设数据位于 Sheet1 的 A1:C31，输入 A1:C31。

4. 选择 "新工作表"，然后点击 "确定"。

5. 在新的工作表中，将 "销售日期" 拖放到 "行" 区域，将 "销售员" 拖放到 "列" 区域，将 "销售金额" 拖放到 "值" 区域。

6. 确保 "销售金额" 字段选择为 "求和"。

7. 单击 "销售日期" 字段旁边的下拉箭头，然后选择 "分组"。在 "分组" 对话框中，选择按照需要的日期范围进行分组（例如按月、按周等），然后点击 "确定"。

8. 单击 "销售员" 字段旁边的下拉箭头，然后选择 "值字段设置"。在 "值字段设置" 对话框中，确保 "汇总值" 选择为 "求和"。

现在，您将在新的工作表中看到按销售日期和销售人员进行合并计算的销售金额。根据需要，您可以对数据透视表进行进一步的格式化和调整。

请注意，数据透视表是一种动态工具，如果原始数据发生变化，您可以通过右键单击数据透视表并选择 "刷新" 来更新结果。

相关问题

利用python画地区省销售热力图

要画地区省销售热力图，你需要使用 Python 库中的地图库和数据可视化库。其中，地图库可以选择 basemap 或者 folium，数据可视化库可以选择 seaborn 和 matplotlib。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import folium
from folium.plugins import HeatMap

# 读取销售数据
sales_data = pd.read_csv("sales_data.csv")

# 计算每个省份的销售总额
province_sales = sales_data.groupby('province')['sales'].sum().reset_index()

# 读取中国地图shp文件
china_map = 'CHN_adm1.shp'

# 用basemap绘制地图
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,20))
m = Basemap(projection='lcc',lat_0=33,lon_0=110,width=8E6,height=8E6,resolution='l')
m.drawcoastlines(color='gray')
m.drawcountries(color='gray')
m.readshapefile(china_map,'states',drawbounds=True)

# 将各省份销售总额数据合并到地图数据
merged_data = pd.DataFrame({
    'names': [d['NL_NAME_1'] for d in m.states_info],
    'sales': province_sales['sales']
})
merged_data.set_index('names', inplace=True)

# 用seaborn绘制热力图
sns.set_style("white")
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(merged_data, cmap='YlGnBu')

# 用folium绘制热力图
m = folium.Map(location=[35, 105], zoom_start=5, tiles='Stamen Terrain')
HeatMap(province_sales).add_to(m)
m.save('sales_heatmap.html')

在这个示例代码中，我们使用了 basemap 库和 folium 库来绘制地图，使用了 seaborn 库和 matplotlib 库来绘制热力图。你需要根据自己的数据情况进行调整和修改。

Impala SQL:合并具有重叠日期的行.不支持WHERE EXISTS和递归CTE

对于合并具有重叠日期的行，您可以使用窗口函数和子查询来实现。以下是一个示例查询，演示如何合并具有重叠日期的行：

WITH merged_rows AS (
  SELECT
    id,
    start_date,
    end_date,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY start_date) AS rn
  FROM your_table
)
SELECT
  mr1.id,
  mr1.start_date,
  COALESCE(mr2.end_date, mr1.end_date) AS end_date
FROM merged_rows mr1
LEFT JOIN merged_rows mr2
ON mr1.id = mr2.id
AND mr1.rn = mr2.rn - 1
AND mr1.start_date <= mr2.end_date
WHERE mr2.id IS NULL;

在这个查询中，我们首先使用窗口函数给每个id按照start_date进行排序，并为每一行分配一个行号（rn）。然后，我们将这个结果与自身进行自连接，通过比较start_date和end_date来确定是否存在重叠的日期。最后，我们选择没有重叠的日期或最后一个重叠日期的行，使用COALESCE函数将end_date设置为最后一个非空的end_date。

请注意，Impala SQL不支持WHERE EXISTS和递归CTE，因此我们采用了这种基于窗口函数和子查询的方法来解决该问题。