数据库中怎么批量处理分析数据

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需求：有20个品牌共生产了127个类目的产品，筛选出近一年销售额总额TOP5的品牌以及对应的销售额。

思路：先做第一个然后如法炮制将结果汇总即可。

数据信息如下：

加载数据：

接着，是要汇总不同品牌在这个细分行业下的销售额，我们要汇总的是各品牌近一年（2018年9月-2019年8月）的销售额，先看看日期是否正确：

每个品牌每个月份销售额计算如下：

按照品牌分组计算销售额总和前五的品牌：

这里有个细节，最终要汇总的是所有细分行业的销售额top5，给所属类别添加标签。

最终最终结果：

import time
start = time.time()result = pd.DataFrame()for name in os.listdir():df = pd.read_excel(name)df['销售额']= df['访客数']* df['转化率']*df['客单价']df_sum = df.groupby('品牌',)['销售额'].sum().reset_index()df_sum['类目'] = name.replace(".xlsx","")result = pd.concat([result,df_sum])final = result.groupby('品牌')['销售额'].sum().reset_index().sort_values('销售额',ascending=False)final.head()

看起来很奇怪的销售额，是pandas自作主张把实际销售额变成了 科学记数法 形式来展示，要还原数值，需要更改一下原始的设置：

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