某商場(chǎng)開業(yè)不久，老板為研判商場(chǎng)運(yùn)營(yíng)情況，調(diào)取了最近一個(gè)月的商品銷售情況，如圖表1如示。老板想知道哪些商品賣的多，哪些商品產(chǎn)生的利潤(rùn)多，同時(shí)為表彰先進(jìn)，需統(tǒng)計(jì)每個(gè)員工銷售商品數(shù)量，并做成圖表，現(xiàn)老板高薪聘請(qǐng)你為運(yùn)營(yíng)總監(jiān)，要求你設(shè)計(jì)python程序，完成上述功能。

import pandas as pd
import matplotlib.jye.ai as plt
pd.set_option（'display.unicode.ambiguous_as_wide'，True）#處理列數(shù)據(jù)無法對(duì)齊的情況
pd.set_option（'display.unicode.east_asian_width'，True）
plt.rcParams['font.jye.ai-serif']='simhei'#圖表顯示中文字體
df=pd.read_csv（“sale.jye.ai“，encoding=“gbk“）#導(dǎo)入待處理 CSV 文件
①

df.jye.ai[0，“銷售人員“]=“畢春艷“

df.jye.ai[0，“銷售人員“]=“畢春艷“

#修改第 1 行顯示器的銷售人員為“畢春艷
df[“利潤(rùn)“]=（df[“單品售價(jià)“]-df[“單品進(jìn)價(jià)“]）*df[“銷售數(shù)量“]#計(jì)算出每一筆業(yè)業(yè)務(wù)利潤(rùn)的情況
df1=②

df.groupby（“商品名稱“）[[“銷售數(shù)量“，“利潤(rùn)“]].sum（　?。?/div>

df.groupby（“商品名稱“）[[“銷售數(shù)量“，“利潤(rùn)“]].sum（　?。?/div>#按“商品名稱“統(tǒng)計(jì)本月“銷售數(shù)量“，“利潤(rùn)“的總和
print（③

df1.sort_values（“利潤(rùn)“，ascending=False）.head（3）

df1.sort_values（“利潤(rùn)“，ascending=False）.head（3）

）#篩選出本月賺錢較多的前3種商品
#同理，統(tǒng)計(jì)同種商品的月銷量，代碼略
#統(tǒng)計(jì)本月每一位銷售人員的商品銷售數(shù)量
df2=df.groupby（“銷售人員“，as_index=False）[“銷售數(shù)量“].sum（　?。?br />print（④

df2[（df2[“銷售數(shù)量“]＞25）|（df2[“銷售數(shù)量“]＜=10）]

df2[（df2[“銷售數(shù)量“]＞25）|（df2[“銷售數(shù)量“]＜=10）]

）#篩選出本月銷售數(shù)量＞25 或銷售數(shù)量＜10 的銷售人員
x=⑤

df2[“銷售人員“]或df2.銷售人員

df2[“銷售人員“]或df2.銷售人員

；y=df2[“銷售數(shù)量“]#以垂直柱形圖的形式統(tǒng)計(jì)顯示所有銷售員的業(yè)績(jī)
plt.figure（figsize=（8，4））
plt.jye.ai（“商場(chǎng)運(yùn)營(yíng)情況分析“）
plt.jye.ai（x,y,label=“銷售人員業(yè)績(jī)圖“，color=“r“）
plt.jye.ai（　?。?br />plt.jye.ai（　?。?/h1>

【考點(diǎn)】Python語言變量和賦值語句．

【答案】df.jye.ai[0，“銷售人員“]=“畢春艷“；df.groupby（“商品名稱“）[[“銷售數(shù)量“，“利潤(rùn)“]].sum（　?。籨f1.sort_values（“利潤(rùn)“，ascending=False）.head（3）；df2[（df2[“銷售數(shù)量“]＞25）|（df2[“銷售數(shù)量“]＜=10）]；df2[“銷售人員“]或df2.銷售人員

【解答】

【點(diǎn)評(píng)】

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