怎么用Python把两个Excel表按单品编码连起来,再算出6类蔬菜每天卖了多少、赚了多少?

可以使用`pandas`库来实现读取`表5-3.xlsx`和`表5-4.xlsx`数据集,以单品编码进行内连接,并计算6个蔬菜品类每天的销售量和销售额。以下是示例代码: ```python import pandas as pd # 读取数据集 file_path_1 = '表5-3.xlsx' file_path_2 = '表5-4.xlsx' df1 = pd.read_excel(file_path_1) df2 = pd.read_excel(file_path_2) # 以单品编码为关联字段进行内连接 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='单品编码', how='inner') # 假设数据集中有品类、日期、销售量和销售价格列 # 这里需要根据实际列名进行修改 category_column = '品类' date_column = '日期' quantity_column = '销售量' price_column = '销售价格' # 筛选出6个蔬菜品类的数据 # 这里需要根据实际的蔬菜品类名称进行修改 vegetable_categories = ['蔬菜品类1', '蔬菜品类2', '蔬菜品类3', '蔬菜品类4', '蔬菜品类5', '蔬菜品类6'] vegetable_df = merged_df[merged_df[category_column].isin(vegetable_categories)] # 计算每天每个蔬菜品类的销售量和销售额 daily_sales = vegetable_df.groupby([date_column, category_column]).agg({ quantity_column: 'sum', price_column: lambda x: (x * vegetable_df.loc[x.index, quantity_column]).sum() }).reset_index() # 重命名列名 daily_sales.rename(columns={ quantity_column: '每天销售量', price_column: '每天销售额' }, inplace=True) print(daily_sales) ``` 上述代码首先使用`pd.read_excel`函数读取两个数据集,然后使用`pd.merge`函数以单品编码为关联字段进行内连接。接着,筛选出6个蔬菜品类的数据,并使用`groupby`和`agg`函数计算每天每个蔬菜品类的销售量和销售额。最后,重命名列名并打印结果。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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