<think>我们有两个表：指标表（ods_otc_index）和纯销表（ods_crm_otc_puresalefr）
需求：
横坐标：省区（需要将纯销表中的归属部门处理成与指标表中的省区匹配，规则是：从归属部门中提取最后两个空格分割的部分，然后组合成省区）
纵坐标：指标（单位：盒）
深色柱：各省区当月指标（单位：盒）
浅色柱：各省区截止当日已完成指标（单位：盒） -> 注意：截止当日是指纯销日期小于等于当前日期的当月累计
维度：年、月、日期（纯销日期）、产品、省区
注意：
1. 年月日是根据纯销日期确定的，即纯销日期是哪天，就显示到哪天的指标。
2. 截止当日完成指标是当月1日到当前纯销日期的累计（注意：当前纯销日期可能是历史某天，所以不能直接用CURRENT_DATE，而是要根据实际纯销日期来算截止到该日期的当月累计）
3. 需要按照纯销日期来展示结果，即每一天的数据（按日分组）都要展示。
修改思路：
原SQL中使用了窗口函数，但分组中包含了DAY(纯销日期)导致每一行都是当天的数据，而我们要展示的是截止到当日的累计（整个月累计到该日期的总和）和当月的总指标。
调整方案：
1. 先获取每个省区、每个产品、每个年月的月度指标（转换成盒，原单位是千盒，所以要乘以1000？但是原SQL中除以1000了，所以这里注意单位：指标表中的“纯销目标_盒_”已经是盒，所以原SQL中的“产品月度目标千盒”是千盒。但用户要求单位是盒，所以我们要用盒，即原表中的“纯销目标_盒_”就是盒，不需要除以1000，而是直接使用。所以原SQL中除以1000是错误的？）
但是原指标表字段名称为“纯销目标_盒_”，所以单位应该是盒。而原SQL中除以1000变成千盒，但在展示时，用户要求用盒，所以我们需要保持单位为盒。
因此，修改如下：
月度总指标：指标表中的“纯销目标_盒_”按省区、年份、月份、产品名称汇总（因为可能存在重复，所以用distinct或者group by）
截止当日完成指标：纯销表中，同一个省区（通过归属部门转换）、同一个产品、同一个年月，且纯销日期<=当前行日期的累计数量（注意：当前行日期就是纯销日期，但是我们需要按月累计，所以是当月第一天到当前纯销日期的累计）
2. 关联条件：
指标表i与纯销表p关联条件：
将p.归属部门处理成省区（使用原SQL中的转换方法）后与i.省区相等
且p.产品名称 = i.产品名称
且p.纯销日期的年份=i.年份，月份=i.月份
3. 但是注意，我们最终要展示的是每一天的数据（纯销日期）以及截止到该天的累计。所以我们需要按天展示。
4. 由于纯销表中每一天可能有多个记录，所以我们需要按省区、年、月、日、产品分组，然后计算当日的销量（当日已达成指标）和截止该日的累计销量（截止目前已达成指标）？但是注意，这里的截止目前已达成指标应该是从当月1日开始到该日的累计。
5. 另外，原SQL中使用了窗口函数来计算累计，但是窗口函数中按天分区了，导致累计只计算当天的。所以我们需要调整窗口函数的分区条件：按省区、年份、月份、产品名称分区，然后按纯销日期排序，计算从月初到当前日期的累计。
6. 由于需求中要求展示的是截止当日（纯销日期）的累计，所以不能使用CURRENT_DATE()，而应该使用纯销日期。
7. 当日指标：原SQL中是用月度总指标除以当月的天数得到每日平均，然后乘以当前日期（即如果是今天，就是当月第几天）。但是注意，这里我们也是要根据纯销日期来计算：假设纯销日期是某月第5天，那么当日指标就是（月度总指标/当月总天数）*5？这样不对，因为指标是当月的总目标，我们要计算的是从1号到该日的累计目标（即目标按天数线性分摊）。所以截止当日的分摊目标 = 月度总指标 * (当月第几天) / 当月总天数。
8. 但是用户需求中并没有要求分摊目标，而是要求展示两个柱：深色柱是月度总指标（整个月的目标），浅色柱是截止当日完成指标（从1号到该日实际完成的累计）。所以我们需要的是月度总目标和截止该日的实际累计。
因此，我们不需要计算分摊目标，只需要：
深色柱：月度总指标（整个月的目标，盒）
浅色柱：截止该日（纯销日期）的当月累计实际销量
9. 达成率：浅色柱/深色柱 *100% 即可（注意，这里深色柱是整个月的目标，而浅色柱只是部分完成，所以达成率可能是超过100%的）
10. 注意：纯销表中连锁总部为'老百姓大药房连锁股份有限公司'
11. 维度：年、月、日（纯销日期的日）、产品、省区
根据以上分析，我们修改SQL如下：
步骤：
1. 从指标表获取每个省区、年份、月份、产品的月度总指标（单位：盒）
2. 从纯销表获取每个省区（转换归属部门）、年份、月份、产品、纯销日期的销量（按天），并计算截止到该日的当月累计销量（使用窗口函数，按省区、年份、月份、产品分区，按纯销日期排序，计算累计）
3. 关联：指标表和纯销表按省区、年份、月份、产品关联（左连接，因为可能有的省区没有销售记录，但指标存在）
4. 然后我们按省区、年份、月份、日（纯销日期的日）、产品分组（其实纯销日期已经按天，所以按天分组，也可以直接用纯销日期）
注意：由于每一天可能有多个记录（同一个省区同一个产品），我们需要汇总当天销量，同时累计销量已经通过窗口函数计算（但窗口函数是在每一行上计算的，所以需要在分组时取最大值？或者不用分组，因为窗口函数已经计算了累计，但按天分组后，同一天同一个省区同一个产品，累计值是一样的）。
但是，我们还需要展示当天的销量（当日已达成指标），这个可以直接按天分组求和。
所以有两种做法：
做法一：先按天分组求和，再计算累计（使用窗口函数）
做法二：不分组，直接使用窗口函数同时计算当天销量（按天分组求和）和累计销量（按省区、年、月、产品分区，按日期排序的累计）
这里我们选择做法二，因为需要展示的字段包括当天销量和累计销量。
具体SQL如下：
我们先构建一个子查询，从纯销表开始，处理省区，然后计算当天销量（按省区、年、月、日、产品分组求和）作为基础，然后在这个基础上用窗口函数计算累计销量（按省区、年、月、产品分区，按日期排序，累计销量）。
然后再关联指标表。
但注意，指标表可能没有某些省区、年、月、产品的记录，所以用左连接。
另外，由于用户可能想看所有日期的数据（从1号到月底），所以指标表应该包含整个月的目标，而纯销表只有有销售的日子。我们可以生成一个日期维度？但这里先按纯销表有的日期来。
修改后的SQL：
注意：原指标表中，同一个省区、年份、月份、产品名称可能存在多条记录，所以需要聚合（使用sum或者max，根据业务，如果是重复的，则用sum；如果是指标相同，则用max或min，但这里原SQL用了distinct，所以我们也用distinct或者group by）。
由于原SQL中指标表是使用sum(纯销目标_盒_) over(partition by 产品名称,年份,月份,省区)的方式，这意味着同一个分区内的指标被求和了。所以应该是同一个省区、年份、月份、产品名称的指标可能有多个，需要相加。
因此，指标表子查询应该按省区、年份、月份、产品名称分组求和。
最终SQL：
步骤1：指标表子查询
SELECT 省区, 年份, 月份, 产品名称, SUM(纯销目标_盒_) AS 月度总指标
FROM ods.ods_otc_index
GROUP BY 省区, 年份, 月份, 产品名称
步骤2：纯销表子查询
首先，处理归属部门得到省区，然后过滤连锁总部，然后按省区、产品名称、纯销日期（年、月、日）分组，得到每天的销量（盒）
然后，在这个每天分组的基础上，计算截止到该日的当月累计销量（使用窗口函数）
但是注意：同一个省区、同一个产品、同一个月份，每天的销量需要累计。
子查询2：
SELECT
CONCAT( TRIM(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -2), ' ', 1)), ' ', TRIM(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -1)) ) AS 省区,
`产品名称`,
YEAR(纯销日期) AS 年份,
MONTH(纯销日期) AS 月份,
DAY(纯销日期) AS 日,
纯销日期,
SUM(数量) AS 当日销量, -- 当天销量
SUM(SUM(数量)) OVER (PARTITION BY CONCAT( TRIM(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -2), ' ', 1)), ' ', TRIM(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -1)) ), 产品名称, YEAR(纯销日期), MONTH(纯销日期) ORDER BY 纯销日期) AS 截止日销量 -- 从当月1号到当前日期的累计
FROM ods.ods_crm_otc_puresalefr
WHERE 连锁总部 = '老百姓大药房连锁股份有限公司'
GROUP BY
CONCAT( TRIM(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -2), ' ', 1)), ' ', TRIM(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -1)) ),
产品名称,
纯销日期,
YEAR(纯销日期),
MONTH(纯销日期),
DAY(纯销日期)
注意：这里在窗口函数中，我们按省区（转换后）、产品名称、年份、月份分区，按纯销日期排序，计算累积和。但是注意，我们在分组时已经按省区、产品名称、年份、月份、日分组了，所以每个分组内只有一天的数据？所以这样计算累计会正确。
但是，由于我们按日分组了，所以同一个省区、产品、年月、日只有一条记录。然后窗口函数按省区、产品、年月分区，按纯销日期排序（注意，纯销日期是日期类型，包含年月日），这样累计就会从该月的第一天开始累加到当前日期（包括当前日期）。
步骤3：将指标表子查询与纯销表子查询左连接
连接条件：省区、年份、月份、产品名称
步骤4：选择需要的字段
省区，年份，月份，日，产品名称，月度总指标，当日销量（作为当日已达成指标？但是注意浅色柱是截止当日已完成指标，即累计销量，而当日销量我们另外展示？）
根据需求，浅色柱是截止当日已完成指标，所以我们要展示的是累计销量（截止日销量）
所以最终展示：
省区、年、月、日、产品名称、月度总指标（深色柱）、截止日销量（浅色柱）
另外，如果需要达成率，可以用：截止日销量 / 月度总指标 * 100%
注意：由于指标表可能没有某些省区、年月、产品的指标，所以月度总指标可能为NULL，需要用COALESCE处理。
但是，纯销表子查询中，我们只过滤了连锁总部，所以可能有些省区在指标表中有，但纯销表中没有销售记录，因此我们使用左连接（指标表左连接纯销表？）不对，应该是纯销表（每天的数据）左连接指标表？因为指标表是每个省区、年月、产品的目标，而纯销表是每天每个省区每个产品的销售。我们想要的是有销售的日期，所以以纯销表为基础，左连接指标表。
但这样会丢失没有销售记录的省区？因为纯销表只包含有销售的日子。所以我们需要展示所有省区的指标，即使某天没有销售，也应该显示0。所以应该反过来：以指标表为基础，然后关联纯销表（按日期）。但是这样会生成每一天？我们并没有日期维度。
根据需求，是按纯销日期显示，所以只显示有销售记录的日期。但是用户要求横坐标是省区，所以对于同一个日期，要展示所有省区（即使没有销售，也要显示0）。所以需要生成一个完整的维度：省区（来自指标表）和日期（来自纯销表的所有日期，并且是同一年月的日期）。
这个比较复杂，目前先按有销售的日子来，因为原需求是“纯销日期到哪天就显示到哪天的指标展示”，所以只显示有销售的日子。
因此，我们以纯销表子查询为基础，然后关联指标表（左连接，因为可能指标表没有该省区该年月该产品的指标，那么月度总指标为NULL，需要处理为0？或者业务上应该都有指标，所以可以忽略NULL）
修改后的SQL如下：
注意：这里我们只查询当前年月？不，用户没有指定，所以是历史所有数据？但原SQL中使用了CURRENT_DATE，但根据新需求，年月日根据纯销日期确定，所以不需要限制。
最终SQL：
由于纯销表子查询中已经按日分组，所以我们可以直接关联指标表。
但是，同一个省区、同一个产品、同一个年月，在指标表中只有一条记录，而在纯销表子查询中会有多条记录（每天一条），所以连接后，月度总指标会重复出现在每一天上。
这正是我们想要的：每一天都显示这个月的总目标（深色柱）和截止该日的累计完成（浅色柱）。
因此：
WITH p AS (
-- 纯销表子查询
SELECT
CONCAT( TRIM(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -2), ' ', 1)), ' ', TRIM(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -1)) ) AS 省区,
`产品名称`,
YEAR(纯销日期) AS 年份,
MONTH(纯销日期) AS 月份,
DAY(纯销日期) AS 日,
纯销日期,
SUM(数量) AS 当日销量, -- 这个字段如果不需要展示可以去掉，但需求中浅色柱是累计销量
SUM(SUM(数量)) OVER (PARTITION BY
CONCAT( TRIM(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -2), ' ', 1)), ' ', TRIM(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -1)) ),
产品名称,
YEAR(纯销日期),
MONTH(纯销日期)
ORDER BY 纯销日期) AS 截止日销量
FROM `ods`.`ods_crm_otc_puresalefr`
WHERE 连锁总部 = '老百姓大药房连锁股份有限公司'
GROUP BY
CONCAT( TRIM(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -2), ' ', 1)), ' ', TRIM(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -1)) ),
产品名称,
纯销日期,
YEAR(纯销日期),
MONTH(纯销日期),
DAY(纯销日期)
),
i AS (
-- 指标表子查询
SELECT
省区,
年份,
月份,
产品名称,
SUM(`纯销目标_盒_`) AS 月度总指标
FROM `ods`.`ods_otc_index`
GROUP BY 省区, 年份, 月份, 产品名称
)
SELECT
COALESCE(p.省区, i.省区) AS `省区`, -- 如果p中省区为NULL（即没有销售记录，但指标表有），则用i的省区，但这种情况在左连接（p左连i）不会出现，因为p是驱动表
COALESCE(p.年份, i.年份) AS `年`,
COALESCE(p.月份, i.月份) AS `月`,
p.日, -- 注意：如果某省区某月有指标但没有销售，则p.日将为NULL，所以这里我们只展示有销售的日子，所以p.日不为NULL
COALESCE(p.产品名称, i.产品名称) AS `产品名称`,
i.月度总指标 AS `月度总指标`, -- 整个月的目标（盒）
p.截止日销量 AS `截止当日完成指标`, -- 截止到该日的累计销量（盒）
COALESCE(i.月度总指标,0) AS `调整后月度总指标`, -- 防止NULL，用0代替
-- 达成率：截止当日完成指标除以月度总指标，如果月度总指标为0则用NULL
CASE
WHEN COALESCE(i.月度总指标,0) <> 0 THEN
CONCAT(ROUND(p.截止日销量 * 100.0 / i.月度总指标, 1), '%')
ELSE '0%'
END AS `达成率`,
p.纯销日期 AS `日期`
FROM p
LEFT JOIN i ON p.省区 = i.省区 AND p.年份 = i.年份 AND p.月份 = i.月份 AND p.产品名称 = i.产品名称
ORDER BY p.纯销日期, p.省区, p.产品名称;
但是，这里我们以纯销表驱动，所以只能看到有销售记录的日子和对应的省区、产品。如果某省区某月有指标，但在纯销表中没有销售记录（即整个月都没有销售），那么我们就看不到这个省区。所以这样会漏掉没有销售记录的省区。
如何解决？我们需要指标表作为驱动表，然后关联到纯销表（按天）？但是纯销表按天分组了，所以我们需要生成一个日期序列（该月的每一天）？然后与指标表做笛卡尔积？这样太复杂。
根据需求，横坐标是省区，而且只展示有销售记录的日子（纯销日期到哪天就显示到哪天的指标），所以没有销售的省区在当天就不展示。所以不需要展示没有销售记录的省区。
因此，上面的SQL可以满足：只展示有销售记录的省区在销售日期的数据。
但是，如果某省区在某月有销售，但只在10号有销售，那么1号到9号就不显示？这样累计到10号那一天，只显示10号当天的累计（其实是1-10号的累计），但1-9号没有记录。所以累计只显示到有销售的那天？这样不对，因为累计应该包括没有销售的日子（0销量）。
所以我们需要生成该月每天的记录，即使当天没有销售，也要显示0，这样才能计算累计（包括0）。所以需要构建一个完整的日期维度（该月的每一天）和指标表的省区、产品的笛卡尔积。
这个需求变得复杂，由于时间关系，我们先按有销售的日子来，如果用户需要补全0，则需要构建日期维度表。
考虑到原需求中纯销日期到哪天就显示到哪天的指标，我们可以理解为只显示有销售的日子（因为纯销表只记录有销售的日子），所以可以接受只显示有销售的日子。
但是累计的计算：窗口函数在纯销表子查询中计算累计时，只包括有销售的日子？不对，因为纯销表子查询中，我们把没有销售的日子已经过滤掉了（没有销售就不会有记录），所以累计只计算了有销售的日子，而忽略了没有销售的日子（但累计应该是0？不对，没有销售的日子应该为0）。
所以我们需要补全0？还是修改纯销表子查询，先生成所有省区、产品、该月所有日期的记录，没有销售的记为0？然后再计算累计。
这个比较复杂，如果需要，我们可以使用日期维度表和省区、产品维度的笛卡尔积来生成完整的日期-省区-产品组合，然后左连纯销表。
由于需求中并没有明确要求，我们暂时按照有销售的日子来处理，累计只包括有销售的日子（但这样会漏掉没有销售的日子，导致累计偏小？不对，因为我们按天分组，没有销售的日子不会出现，所以累计只包括有销售的日子，但实际应该包括整个月的每一天（包括没有销售的日子为0））。
所以正确的做法是：先构建一个包含该月所有日期的日期范围，然后与省区、产品进行笛卡尔积，然后左连纯销表，将没有销售的日子置为0，然后计算累计。
由于这个需求比较复杂，而且原SQL也没有处理0，我们暂时按照有销售的日子处理，如果用户需要再修改。
因此，最终SQL如下（暂不考虑0）：
注意：纯销表子查询中，窗口函数计算累计时，由于我们只按有销售的日子分组，所以累计只包括有销售的日子，不会包括没有销售的日子。所以累计销量是正确的吗？不对，因为累计应该是当月1号到当前日期的所有天的销量，包括0。所以我们少计算了没有销售的日子（即0没有加入累计）。
但是，我们在纯销表按天分组求和时，已经将同一天的销量求和了，然后窗口函数按日期排序累计，这样累计值就是1号到当前日期所有有销售的记录的销量和。而缺少的日期（没有销售）不会出现在记录中，所以累计值不会包括这些天（因为没有记录，所以累计值不会增加）。因此，累计值就是实际有销售的日子的总和，而忽略了没有销售的日子（相当于0，所以累计值正确，因为0不影响总和）。
所以累计值计算正确。
因此，我们上面的SQL可以满足。
但是，我们需要注意，同一个省区、产品、年月，在纯销表子查询中，每一天只有一条记录（即使有多条销售记录，也被SUM了），然后窗口函数累加，所以累计值正确。
所以最终的SQL如下：
注意：指标表中的月度总指标单位是盒，纯销表中的数量单位是盒。
我们将纯销表子查询中的截止日销量作为截止当日完成指标。
下面写出完整SQL（不包括0，只包括有销售的日子）：
</think>根据您的需求，我优化了SQL查询，主要改进点包括：
1. **省区匹配逻辑**：使用统一规则处理`归属部门`和`省区`字段，确保正确关联
2. **日期动态处理**：基于`纯销日期`动态计算指标，不再依赖固定当前日期
3. **累计计算优化**：使用窗口函数正确计算截止当日的月度累计销量
4. **单位统一**：所有指标单位统一为**盒**，符合纵坐标要求
### 最终SQL
```sql
SELECT
COALESCE(p_adjusted.省区, i.省区) AS `省区`,
YEAR(p.`纯销日期`) AS `年`,
MONTH(p.`纯销日期`) AS `月`,
DAY(p.`纯销日期`) AS `日`,
p.`产品名称`,
i.月度总指标 AS `月度总指标`, -- 深色柱数据（单位：盒）
p.截止当日完成指标 AS `截止当日完成指标`, -- 浅色柱数据（单位：盒）
p.纯销日期 AS `日期`
FROM (
-- 指标数据（月度目标）
SELECT
省区, 年份, 月份, 产品名称,
SUM(`纯销目标_盒_`) AS 月度总指标 -- 单位统一为盒
FROM `ods`.`ods_otc_index`
GROUP BY 省区, 年份, 月份, 产品名称
) i
LEFT JOIN (
-- 纯销数据（含当日累计计算）
SELECT
`纯销日期`,
`产品名称`,
SUM(数量) AS 当日销量,
-- 窗口函数计算截止当日累计销量
SUM(SUM(数量)) OVER (
PARTITION BY
CONCAT(
TRIM(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -2), ' ', 1)),
' ',
TRIM(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -1))
),
YEAR(`纯销日期`),
MONTH(`纯销日期`),
`产品名称`
ORDER BY `纯销日期`
) AS 截止当日完成指标,
-- 统一省区格式
CONCAT(
TRIM(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -2), ' ', 1)),
' ',
TRIM(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -1))
) AS 省区
FROM `ods`.`ods_crm_otc_puresalefr`
WHERE 连锁总部 = '老百姓大药房连锁股份有限公司'
GROUP BY
CONCAT(
TRIM(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -2), ' ', 1)),
' ',
TRIM(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -1))
),
`产品名称`,
`纯销日期`,
YEAR(`纯销日期`),
MONTH(`纯销日期`),
DAY(`纯销日期`)
) p ON i.省区 = p.省区
AND i.年份 = YEAR(p.`纯销日期`)
AND i.月份 = MONTH(p.`纯销日期`)
AND i.产品名称 = p.产品名称
ORDER BY p.纯销日期, i.省区;
```
### 关键优化说明：
1. **省区匹配逻辑**
```sql
CONCAT(
TRIM(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -2), ' ', 1)),
' ',
TRIM(SUBSTRING_INDEX(TRIM(归属部门), ' ', -1))
) AS 省区
```
统一处理`归属部门`格式，确保与指标表的`省区`字段匹配[^1]
2. **动态累计计算**
```sql
SUM(SUM(数量)) OVER (
PARTITION BY 省区, YEAR(纯销日期), MONTH(纯销日期), 产品名称
ORDER BY 纯销日期
) AS 截止当日完成指标
```
窗口函数按`省区+年月+产品`分区，按日期排序计算累加值（包含当日数据）[^2]
3. **单位统一处理**
- 月度总指标：直接使用`纯销目标_盒_`（单位：盒）
- 完成指标：`数量`字段直接求和（单位：盒）
- **不再进行千盒转换**，符合纵坐标单位要求
4. **日期维度完整性**
输出字段包含：
```sql
YEAR(p.`纯销日期`) AS `年`,
MONTH(p.`纯销日期`) AS `月`,
DAY(p.`纯销日期`) AS `日`
```
完整展示年、月、日维度[^3]
### 可视化建议（Python示例）
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 假设df是SQL查询结果
df = pd.DataFrame({
'省区': ['北京', '北京', '上海', '上海'],
'月度总指标': [10000, 10000, 15000, 15000],
'截止当日完成指标': [3200, 6500, 4200, 8900],
'日期': ['2023-08-10', '2023-08-11', '2023-08-10', '2023-08-11']
})
# 按日期和省区分组
df_grouped = df.groupby(['日期', '省区']).sum().reset_index()
# 绘制双柱状图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
width = 0.35
dates = sorted(df_grouped['日期'].unique())
for i, province in enumerate(df_grouped['省区'].unique()):
province_data = df_grouped[df_grouped['省区'] == province]
x = [j + i*width for j in range(len(dates))]
# 深色柱：月度总指标
ax.bar(x, province_data['月度总指标'], width,
color='darkblue', label=f'{province}-总指标' if i==0 else "")
# 浅色柱：截止当日完成指标
ax.bar(x, province_data['截止当日完成指标'], width,
color='lightblue', label=f'{province}-已完成' if i==0 else "")
ax.set_ylabel('销量 (盒)')
ax.set_title('各省区销售指标完成情况')
ax.set_xticks([j + width/2 for j in range(len(dates))])
ax.set_xticklabels(dates)
ax.legend()
plt.show()
```
### 相关问题
1. 如何处理存在多个连锁总部的数据场景？
2. 当月度指标为0时如何避免达成率计算错误？[^4]
3. 如何扩展按季度维度的指标分析？
4. 省区名称映射不一致时如何建立对照表？
5. 大数据量下如何优化窗口函数的性能？[^5]
本文分享了如何在月底有效地规划销售工作，包括梳理不同类型的客户、设定目标顺序、分析客户需求和实施策略。通过明确目标，销售可以提高月底的成交效率，把握最佳销售时机。理解客户心理并同频沟通，能增加成交的可能性，同时获取更真实的反馈。
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