import pandas as pd

# 创建销售数据
data = {
    '订单号': ['A001', 'A002', 'A003', 'A004', 'A005', 'A006', 'A007', 'A008'],
    '日期':   ['2024-01-15', '2024-01-16', '2024-01-16', '2024-01-17',
               '2024-01-17', '2024-01-18', '2024-01-18', '2024-01-19'],
    '产品类别': ['电子产品', '服装', '电子产品', '食品', '服装', '电子产品', '食品', '服装'],
    '销售额':  [3500, 280, 4200, 150, 560, 2800, 320, 890],
    '地区':   ['华东', '华北', '华东', '华南', '华北', '华东', '华南', '华北']
}

# 1. 创建 DataFrame，将日期列转换为 datetime 类型
df = pd.DataFrame(data)
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
print("DataFrame 内容：")
print(df)
print("\n日期列类型：", df['日期'].dtype)

# 2. 计算总销售额、平均销售额、最高和最低销售额订单
total = df['销售额'].sum()
average = df['销售额'].mean()
max_order = df.loc[df['销售额'].idxmax()]
min_order = df.loc[df['销售额'].idxmin()]
print("\n总销售额：", total)
print("平均销售额：", average)
print("最高销售额订单：")
print(max_order)
print("最低销售额订单：")
print(min_order)

# 3. 按产品类别分组：统计各类别销售总额和订单数量
category_stats = df.groupby('产品类别')['销售额'].agg(销售总额='sum', 订单数量='count')
print("\n各产品类别统计：")
print(category_stats)

# 4. 按地区统计销售额，并计算各地区占比
region_sales = df.groupby('地区')['销售额'].sum().reset_index()
region_sales.columns = ['地区', '销售总额']
region_sales['占比(%)'] = (region_sales['销售总额'] / total * 100).round(2)
print("\n各地区销售额及占比：")
print(region_sales)

# 5. 筛选销售额大于1000的订单，按销售额降序排列
high_sales = df[df['销售额'] > 1000].sort_values('销售额', ascending=False)
print("\n销售额大于1000的订单（降序）：")
print(high_sales)
