本文展示了如何使用Python的pandas库处理多个店铺的销售数据，计算每N天的滚动最低销售额，以帮助企业在了解销售额变化趋势的基础上作出决策。通过加载数据、转换日期、分组计算和保存结果，可以方便地分析不同时间间隔内的销售额。
多个店铺每N天的最低销售额计算与Python实现
在企业经营中，了解销售额的变化趋势对于制定策略和做出决策至关重要。本文将介绍如何使用Python计算多个店铺每N天的滚动销售额的最小值。这将帮助您识别销售额最低的时间段，以便及时采取行动。
为了完成这个任务，我们将使用Python中的pandas库来处理和分析数据。假设我们有一个包含多个店铺销售数据的数据集，其中每一行代表一个销售记录，包括店铺编号、销售额和日期。我们的目标是计算每个店铺在给定的时间间隔（N天）内的最低销售额。
首先，我们需要导入所需的库：
import pandas as pd
接下来，我们可以从数据源（例如CSV文件或数据库）中加载数据集。假设我们的数据集位于名为"sales_data.csv"的CSV文件中：
data = pd.read_csv(
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