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@@ -0,0 +1,35 @@
+# data_1: 6 个蔬菜品类的商品信息 
+# data_2: 销售流水明细数据 
+# data_3: 蔬菜类商品的批发价格 
+# data_4: 蔬菜类商品的近期损耗率 
+
+#读入附件表1-4
+data_1 = pd.read_excel('C:/Users/user/Desktop/data/附件 1.xlsx') 
+data_2 = pd.read_excel('C:/Users/user/Desktop/data/附件 2.xlsx') 
+data_3 = pd.read_excel('C:/Users/user/Desktop/data/附件 3.xlsx') 
+data_4 = pd.read_excel('C:/Users/user/Desktop/data/附件 4.xlsx') 
+
+#将 data_3 中的列重命名为销售日期、单品编码和批发价格 
+data_3.columns = ['销售日期','单品编码','批发价格(元/千克)'] 
+
+# 合并 data_1 和 data_2 
+merged_data12 = pd.merge(data_1, data_2, on='单品编码') 
+
+# 筛选出2023年1月到6月的数据
+filtered_data = merged_data12[(merged_data12['销售日期'] >= '2023-01-01') & (merged_data12['销售日期'] <= '2023-06-30')]
+
+# 提取年份和月份信息
+filtered_data['年份'] = filtered_data['销售日期'].dt.year
+filtered_data['月份'] = filtered_data['销售日期'].dt.month
+
+# 根据年份、月份和分类名称进行分组，并计算每个月每个蔬菜类别的销售量总和
+sales_quantity_by_month_category = filtered_data.groupby(['年份', '月份', '分类名称'])['销量(千克)'].sum().reset_index()
+
+# 使用透视表进行重塑数据
+result_table = pd.pivot_table(sales_quantity_by_month_category, values='销量(千克)', index=['年份', '月份'], columns='分类名称', aggfunc='sum', fill_value=0)
+
+# 指定导出路径
+export_path = 'C:/Users/user/Desktop/data/6种蔬菜类1-6月销售量.xlsx
+
+# 导出结果表格到 Excel 文件
+result_table.to_excel(export_path, index=False)
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@@ -0,0 +1,35 @@
+# data_1: 6 个蔬菜品类的商品信息 
+# data_2: 销售流水明细数据 
+# data_3: 蔬菜类商品的批发价格 
+# data_4: 蔬菜类商品的近期损耗率 
+
+#读入附件表1-4
+data_1 = pd.read_excel('D:/附件 1.xlsx') 
+data_2 = pd.read_excel('D:/附件 2.xlsx') 
+data_3 = pd.read_excel('D:/附件 3.xlsx') 
+data_4 = pd.read_excel('D:/附件 4.xlsx') 
+
+#将 data_3 中的列重命名为销售日期、单品编码和批发价格 
+data_3.columns = ['销售日期','单品编码','批发价格(元/千克)'] 
+
+# 合并 data_1 和 data_2 
+merged_data12 = pd.merge(data_1, data_2, on='单品编码') 
+
+# 计算销售额
+merged_data12['销售额'] = merged_data12['销量(千克)'] * merged_data12['销售单价(元/千克)']
+
+# 根据分类名称进行分组，并计算每个类别的销售额总和
+sales_by_category = merged_data12.groupby('分类名称')['销售额'].sum()
+
+# 创建结果表格
+result_table = pd.DataFrame({
+    '类别': sales_by_category.index,
+    '销售额（万元）': sales_by_category.values / 10000  # 转换为万元
+})
+
+# 指定导出路径
+export_path = 'D:/各类别对销售总额的贡献.xlsx'
+
+# 导出结果表格到 Excel 文件
+result_table.to_excel(export_path, index=False)
+
diff --git "a/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102006/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\345\220\204\347\261\273\345\210\253\350\224\254\350\217\234\350\277\233\344\273\267\344\270\216\345\224\256\344\273\267\345\257\271\346\257\224.py" "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102006/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\345\220\204\347\261\273\345\210\253\350\224\254\350\217\234\350\277\233\344\273\267\344\270\216\345\224\256\344\273\267\345\257\271\346\257\224.py"
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@@ -0,0 +1,42 @@
+# data_1: 6 个蔬菜品类的商品信息
+# data_2: 销售流水明细数据
+# data_3: 蔬菜类商品的批发价格
+# data_4: 蔬菜类商品的近期损耗率
+
+#读入附件表1-4
+data_1 = pd.read_excel('D:/data/附件 1.xlsx')
+data_2 = pd.read_excel('D:/data/附件 2.xlsx')
+data_3 = pd.read_excel('D:/data/附件 3.xlsx')
+data_4 = pd.read_excel('D:/data/附件 4.xlsx')
+
+#将 data_3 中的列重命名为销售日期、单品编码和批发价格
+data_3.columns = ['销售日期','单品编码','批发价格(元/千克)']
+
+# 合并 data_1 和 data_2
+merged_data12 = pd.merge(data_1, data_2, on='单品编码')
+
+# 合并 data_1、data_3
+merged_data13= pd.merge(data_1, data_3, on='单品编码')
+
+# 合并 merged_data12 和 merged_data13
+merged_data = pd.merge(merged_data12, merged_data13, on='单品编码', how='left')
+
+# 根据分类名称进行分组
+grouped_data = merged_data.groupby('分类名称')
+
+# 计算平均批发单价和平均销售单价
+avg_wholesale_price = grouped_data['批发价格(元/千克)'].mean()
+avg_sales_price = grouped_data['销售单价(元/千克)'].mean()
+
+# 创建结果表格
+result_table = pd.DataFrame({
+    '蔬菜类别': avg_wholesale_price.index,
+    '平均批发单价': avg_wholesale_price.values,
+    '平均销售单价': avg_sales_price.values
+})
+
+# 指定导出路径
+export_path = 'D:/data/各类别蔬菜进价与售价对比.xlsx'
+
+# 导出结果表格到指定路径
+result_table.to_excel(export_path, index=False)
\ No newline at end of file
diff --git "a/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102006/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\346\216\222\345\220\215\345\211\21560\347\232\204\350\224\254\350\217\234\345\215\225\345\223\201\351\224\200\345\224\256\351\242\235.py" "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102006/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\346\216\222\345\220\215\345\211\21560\347\232\204\350\224\254\350\217\234\345\215\225\345\223\201\351\224\200\345\224\256\351\242\235.py"
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index 0000000000000000000000000000000000000000..6b493159c4e44bb0c1fc770fb89fe8a74b4baac2
--- /dev/null
+++ "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102006/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\346\216\222\345\220\215\345\211\21560\347\232\204\350\224\254\350\217\234\345\215\225\345\223\201\351\224\200\345\224\256\351\242\235.py"
@@ -0,0 +1,33 @@
+# data_1: 6 个蔬菜品类的商品信息 
+# data_2: 销售流水明细数据 
+# data_3: 蔬菜类商品的批发价格 
+# data_4: 蔬菜类商品的近期损耗率 
+#读入附件表1-4
+data_1 = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/附件 1.xlsx') 
+data_2 = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/附件 2.xlsx') 
+data_3 = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/附件 3.xlsx') 
+data_4 = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/附件 4.xlsx') 
+
+#将 data_3 中的列重命名为销售日期、单品编码和批发价格 
+data_3.columns = ['销售日期','单品编码','批发价格(元/千克)'] 
+
+# 合并 data_1 和 data_2 
+merged_data12 = pd.merge(data_1, data_2, on='单品编码') 
+
+# 计算销售额
+merged_data12['销售额'] = merged_data12['销量(千克)'] * merged_data12['销售单价(元/千克)']
+
+# 根据蔬菜名称进行分组，并计算每个蔬菜的销售额总和
+sales_by_vegetable = merged_data12.groupby('单品名称')['销售额'].sum()
+
+# 根据销售额进行降序排列
+result_table = sales_by_vegetable.reset_index().sort_values(by='销售额', ascending=False)
+
+# 获取排名靠前的前60个蔬菜
+top_60_vegetables = result_table.head(60)
+
+# 指定导出路径
+export_path = 'D:/data/排名前60的蔬菜单品销售额.xlsx'
+
+# 导出结果表格到 Excel 文件
+result_table.to_excel(export_path, index=False)
\ No newline at end of file
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Binary files /dev/null and "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102006/\351\241\271\347\233\256\346\210\252\345\233\276\346\210\226\345\275\225\345\261\217/\345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\244\247\345\261\217\346\210\252\345\233\276.jpg" differ
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