diff --git "a/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/.keep" "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/.keep"
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index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391
diff --git "a/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/.keep" "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/.keep"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391
diff --git "a/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\345\233\233\344\270\252\350\241\250\350\277\233\350\241\214\345\220\210\345\271\266" "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\345\233\233\344\270\252\350\241\250\350\277\233\350\241\214\345\220\210\345\271\266"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..51ba68e87d811423167812607692169c2abc6258
--- /dev/null
+++ "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\345\233\233\344\270\252\350\241\250\350\277\233\350\241\214\345\220\210\345\271\266"
@@ -0,0 +1,70 @@
+#将题目给的四个表进行合并以便于进行数据的分析等操作
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Thu Sep  7 20:21:15 2023
+
+@author: 86173
+"""
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+#1
+# 读取CSV文件
+file_path1 = r'C:\Users\86173\Desktop\c\附件1.xlsx'
+df1 = pd.read_excel(file_path1)
+
+file_path2 = r'C:\Users\86173\Desktop\c\附件2.xlsx'
+df2 = pd.read_excel(file_path2)
+
+file_path3 = r'C:\Users\86173\Desktop\c\附件3.xlsx'
+df3 = pd.read_excel(file_path3)
+
+file_path4 = r'C:\Users\86173\Desktop\c\工作簿1.xlsx'
+df4 = pd.read_excel(file_path4)
+
+
+# 删除包含退货的行，假设销售类型列的名称为 "Sales Type"
+df2 = df2[df2['销售类型'] != '退货']
+
+#2
+
+df2['销售量']=df2['销量(千克)']*df2['销售单价(元/千克)']
+
+
+#3合并四个表
+
+#合并表一二
+
+
+# 使用 merge 将两个 DataFrame 连接在一起，基于单品编码列进行连接
+mid = df2.merge(df1[['单品编码', '分类名称']], on='单品编码', how='left')
+
+# 如果需要，你可以填充缺失的分类名称为默认值，例如 "未分类"
+mid['分类名称'].fillna('未分类', inplace=True)
+
+
+
+#合并表一二三
+
+mid2 = mid.merge(df3[['单品编码', '日期', '批发价格(元/千克)']], on=['单品编码', '日期'], how='left')
+
+# 如果需要，你可以填充缺失的分类名称为默认值，例如 "未添加"
+mid2['批发价格(元/千克)'].fillna('未添加', inplace=True)
+
+
+# 删除销售类型列
+mid2.drop(columns=['销售类型'], inplace=True)
+
+mid2=mid2.merge(df4[['单品编码','单品名称','损耗率(%)']], on='单品编码', how='left')
+mid2['日期'] = mid2['日期'].dt.date
+
+# 定义输出文件路径
+output_file_path = r'C:\Users\86173\Desktop\合成表和处理退货后的数据.xlsx'
+
+# 将合并后的 DataFrame mid 保存为 Excel 文件
+mid2.to_excel(output_file_path, index=False)
+
+# 输出成功消息
+print(f"合成表和处理退货后的数据已保存到 {output_file_path}")
+四个表进行合并
\ No newline at end of file
diff --git "a/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\347\256\227\345\207\272\346\210\220\346\234\254\345\212\240\346\210\220\344\273\267" "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\347\256\227\345\207\272\346\210\220\346\234\254\345\212\240\346\210\220\344\273\267"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ebe15541f96c13ea3b4d1c527af5842d4f6e3b8c
--- /dev/null
+++ "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\347\256\227\345\207\272\346\210\220\346\234\254\345\212\240\346\210\220\344\273\267"
@@ -0,0 +1,36 @@
+#算出成本加成价并存放在问题二.xlsx中
+import pandas as pd
+
+# 读取Excel文件
+file_path = r'C:\Users\86173\Desktop\合成表和处理退货后的数据 - 副本.xlsx'
+df = pd.read_excel(file_path)
+
+df=df[df['分类名称']=='花菜类']
+# 将日期列转换为日期格式
+df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d')
+df['总成本']=df['批发价格(元/千克)']*(1+df['损耗率(%)']/100)
+
+# 使用groupby按日期分组，然后使用agg计算每一天
+df1 = df.groupby('日期').agg({'销售额': 'sum'}).reset_index()
+df2 = df.groupby('日期').agg({'总成本': 'sum'}).reset_index()
+df3=df1.merge(df2,on='日期')
+
+df3['总利润']=df3['销售额']-df3['总成本']
+df3['成本利润率']=df3['总利润']/df3['总成本']
+
+
+df4=df.merge(df3,on='日期')
+
+df4['成本加成价']=df4['批发价格(元/千克)']*(1+df4['成本利润率'])
+
+df5 = df4.groupby('日期').agg({'销量(千克)': 'sum'}).reset_index()
+df6 = df4.groupby('日期').agg({'成本加成价': 'mean'}).reset_index()
+
+df7=df5.merge(df6,on='日期')
+print(df7)
+
+df7['日期'] = df7['日期'].dt.date
+# 将DataFrame保存到Excel文件
+output_file_path = r'C:\Users\86173\Desktop\问题二.xlsx'
+df7.to_excel(output_file_path, index=False)  # index=False表示不保存行索引
+print("done！")
diff --git "a/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\350\216\267\345\217\226\351\224\200\351\207\217\343\200\201\351\224\200\345\224\256\351\242\235\343\200\201\351\224\200\345\224\256\345\207\200\345\210\251\346\266\246\347\216\207\343\200\201\346\200\273\345\210\251\346\266\246" "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\350\216\267\345\217\226\351\224\200\351\207\217\343\200\201\351\224\200\345\224\256\351\242\235\343\200\201\351\224\200\345\224\256\345\207\200\345\210\251\346\266\246\347\216\207\343\200\201\346\200\273\345\210\251\346\266\246"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0db4c1f6d2f08df3db7acc902c9f69af619af7f2
--- /dev/null
+++ "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\344\273\243\347\240\201/\350\216\267\345\217\226\351\224\200\351\207\217\343\200\201\351\224\200\345\224\256\351\242\235\343\200\201\351\224\200\345\224\256\345\207\200\345\210\251\346\266\246\347\216\207\343\200\201\346\200\273\345\210\251\346\266\246"
@@ -0,0 +1,76 @@
+问题三处理数据
+import pandas as pd
+
+file_path = r'C:\Users\86173\Desktop\合成表和处理退货后的数据.xlsx'
+data = pd.read_excel(file_path)
+
+# 将日期列转换为日期时间类型
+data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'], format='%Y-%m-%d')
+
+# 创建日期范围
+start_date = pd.to_datetime('2023-06-24', format='%Y-%m-%d')
+end_date = pd.to_datetime('2023-06-30', format='%Y-%m-%d')
+
+# 使用条件筛选提取指定日期范围内的数据
+selected_data = data[(data['日期'] >= start_date) & (data['日期'] <= end_date)]
+
+# 按单品编码分组，同时计算销售额总和和销量(千克)总和
+grouped_data = selected_data.groupby('单品编码').agg({'销售额': 'sum', '销量(千克)': 'sum'}).reset_index()
+
+# 按销售额总和升序排序
+sorted_data_sales = grouped_data.sort_values(by='销售额', ascending=True)
+
+# 获取排名前十的单品编码
+bottom_10_data_sales = sorted_data_sales.iloc[:10]
+
+# 按销量总和升序排序
+sorted_data_quantity = grouped_data.sort_values(by='销量(千克)', ascending=True)
+
+# 获取排名前十的单品编码
+bottom_10_data_quantity = sorted_data_quantity.iloc[:10]
+
+# 去除data中排名前十的单品编码
+selected_data = selected_data[~selected_data['单品编码'].isin(bottom_10_data_sales['单品编码'])]
+# 进一步去除销量最少的十个单品编码
+selected_data = selected_data[~selected_data['单品编码'].isin(bottom_10_data_quantity['单品编码'])]
+
+# 计算销售净利润率
+selected_data['销售净利润率'] = ((selected_data['销售单价(元/千克)'] - selected_data['批发价格(元/千克)']) / selected_data['批发价格(元/千克)']) * 100
+
+# 按单品编码分组，计算销售净利润率总和
+grouped_profit = selected_data.groupby('单品编码')['销售净利润率'].sum().reset_index()
+
+# 按销售净利润率升序排序
+sorted_profit = grouped_profit.sort_values(by='销售净利润率', ascending=True)
+
+# 获取排名前七的单品编码
+bottom_6_data_profit = sorted_profit.iloc[:6]
+
+# 从selected_data中去除销售净利润率最低的七个单品编码
+selected_data = selected_data[~selected_data['单品编码'].isin(bottom_6_data_profit['单品编码'])]
+
+df=selected_data
+
+# 将日期列转换为日期格式
+df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d')
+df['总成本']=df['批发价格(元/千克)']*(1+df['损耗率(%)']/100)*df['销量(千克)']
+
+# 使用groupby按日期分组，然后使用agg计算每一天
+df1 = df.groupby('日期').agg({'销售额': 'sum'}).reset_index()
+df2 = df.groupby('日期').agg({'总成本': 'sum'}).reset_index()
+df3=df1.merge(df2,on='日期')
+
+df3['总利润']=df3['销售额']-df3['总成本']
+df3['成本利润率']=df3['总利润']/df3['总成本']
+
+df4=df.merge(df3,on='日期')
+
+df4['成本加成价']=df4['批发价格(元/千克)']*(1+df4['成本利润率'])
+df4['日期'] = df4['日期'].dt.date
+
+df4=df4.merge(data,on=['单品编码','扫码销售时间'])
+# 将筛选后的数据保存到Excel文件
+output_file_path = r'C:\Users\86173\Desktop\问题三数据筛选后.xlsx'
+df4.to_excel(output_file_path, index=False)  # index=False表示不保存行索引
+print("done！")
+
diff --git "a/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\346\210\252\345\233\276\346\210\226\350\200\205\345\275\225\345\261\217/.keep" "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\346\210\252\345\233\276\346\210\226\350\200\205\345\275\225\345\261\217/.keep"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391
diff --git "a/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\346\210\252\345\233\276\346\210\226\350\200\205\345\275\225\345\261\217/\345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\244\247\345\261\217.png" "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\346\210\252\345\233\276\346\210\226\350\200\205\345\275\225\345\261\217/\345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\244\247\345\261\217.png"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a294c1db13ee08b73853a1f6b6c6287d78385a1d
Binary files /dev/null and "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\346\210\252\345\233\276\346\210\226\350\200\205\345\275\225\345\261\217/\345\217\257\350\247\206\345\214\226\345\244\247\345\261\217.png" differ
diff --git "a/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\346\225\260\346\215\256/.keep" "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\346\225\260\346\215\256/.keep"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391
diff --git "a/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\346\225\260\346\215\256/\345\244\204\347\220\206\345\220\216\347\232\204\346\225\260\346\215\256.xlsx" "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\346\225\260\346\215\256/\345\244\204\347\220\206\345\220\216\347\232\204\346\225\260\346\215\256.xlsx"
new file mode 100644
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Binary files /dev/null and "b/03-\350\257\276\347\250\213\345\256\236\351\252\214/SE2102002/\351\241\271\347\233\256\346\225\260\346\215\256/\345\244\204\347\220\206\345\220\216\347\232\204\346\225\260\346\215\256.xlsx" differ
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