读入数据文件 data.xlsx，实现以下功能： # 数据做字符串处理dtype=str df = pd.read_excel(r'd:\data.xlsx', dtype=str) 1、将列名'商品编码'改为'药品编码'，将列名'商品名称'改为'药品名称' (rename()方法实现重新标记行索引或列名，通常使用原索引与新索引（原列名与新列名）组成的字典作为参数。 例如：df=df.rename(columns={'name':'姓名','class':'班级'})) 2、对缺失数据做删除处理(查询哪些字段和记录有空值，并显示社保卡号为空值的记录，并删除有空值的记录) 3、将'销售数量'的数据类型转换为整型'int'，将'应收金额'和'实收金额'的数据类型转换为浮点型'float' 4、将'购药时间'截取前面的日期字符串，并将该字段转化为时间类型 （截取字符串可以使用代码：df['购药时间'] = df['购药时间'].map(lambda x: x.split()[0])） 5、删除‘销售数量’小于等于0的数据。（查看数据框信息，看看删除后记录的改变） 6

# 计算总消费次数 total_consumption_times = len(kpidf) # 计算总月份数 total_months = len(pd.unique(kpidf['购药时间'].dt.month)) # 计算月均消费次数 average_consumption_times_per_month = total_consumption_times / total_months # 计算总消费金额 total_consumption_amount = df['实收金额'].sum() # 计算月消费金额 average_consumption_amount_per_month = total_consumption_amount / total_months # 绘制箱图 plt.boxplot(df['实收金额'][:100]) plt.show() print("月均消费次数：", average_consumption_times_per_month) print("月消费金额：", average_consumption_amount_per_month) [2025-04-17 16:51:27 | AI问答 | 168点数解答]