为了完成这个任务，我们首先需要读取`商品销售数据.csv`文件，然后根据给定的规则处理数据，并输出结果。这里，我将使用Python编程语言，结合pandas库来处理数据。以下是一个可能的解决方案： 首先，确保你已经安装了pandas库。如果没有，你可以通过运行`pip install pandas`来安装。 然后，你可以使用以下Python脚本来处理数据： ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('商品销售数据.csv') # 替换非饮料类为零食类 # 假设原数据中存在一个“类别”列，用于区分是否为饮料 # 这里假设如果“类别”列中包含'饮料'以外的任何内容，都替换为'零食' df['类别'] = df['类别'].apply(lambda x: '零食' if '饮料' not in str(x) else x) # 合并大类和二级类目 # 假设原数据中分别有大类('大类')和二级类目('二级类目')两个列 # 合并这两个列，这里简单地使用'-'连接 df['合并类'] = df['大类'] + '-' + df['二级类目'] # 选择需要的字段，并按要求输出结果 result_columns = ['商品名称', '日期', '单价', '数量', '总价', '合并类'] result_df = df[result_columns] # 输出结果前5行 print(result_df.head()) # 注意：此代码段不会直接将输出截图到报告，你需要手动将控制台输出截图并粘贴到报告中 ``` 注意： 1. 这个脚本假设`商品销售数据.csv`文件的格式与上述描述的字段相匹配。 2. 我使用了`lambda`函数来检查`类别`列，并根据是否包含'饮料'来替换值。这只是一个简单的示例，实际情况可能需要更复杂的逻辑。 3. 合并大类和二级类目时，我简单地使用了'-'作为连接符。这取决于你的具体需求，你可以根据需要修改它。 4. 脚本的最后一部分输出了处理后的数据的前5行。它不会自动将控制台输出截图到报告。你需要手动将输出截图并粘贴到报告中。 请根据你的实际数据调整上述代码中的字段名和逻辑。 [2024-08-23 09:14:21 | AI写代码神器 | 486点数解答]