import pandas as pd

读取数据

data = pd.read_csv('data4.csv')

计算每种单品的收益

data['单品收益'] = data['销量'] * data['成本加成定价'] * (1 - data['单品损耗'] * 0.01) - data['销量'] * data['批发价格']

按分类名称进行分组，并计算每种分类的收益之和

grouped_data = data.groupby('分类名称')['单品收益'].sum()

找到收益最大的分类

max_profit_category = grouped_data.idxmax()

找到收益最大的单品

max_profit_item = data[data['分类名称'] == max_profit_category].sort_values('单品收益', ascending=False).iloc[0]

进货单品数在27到33之间

filtered_data = data[(data['销量'] * (1 + data['单品损耗'] * 0.01) >= 27) & (data['销量'] * (1 + data['单品损耗'] * 0.01) <= 33)]

计算进货量最大利润的单品

max_profit_items = filtered_data.groupby('单品名称')['单品收益'].sum().idxmax()

输出结果

print('进货量最大利润的单品是：', max_profit_items) print('商超的最大收益是：', grouped_data.max())