import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份，并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___count*amount__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组，便于逐年分析 # 遍历每个年份，计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __a_ # 计算该年份的总订单数量（行数） total_order_amount =___b_ # 计算该年份的
以下是完善后的代码： ```python import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份，并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = df['销售单价'] * df['销售数量'] # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组，便于逐年分析 # 遍历每个年份，计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = group.shape[0] # 计算该年份的总订单数量（行数） total_order_amount = group['销售金额'].sum() # 计算该年份的销售金额总和 ``` [2024-11-10 14:26:05 | AI写代码神器 | 260点数解答]
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