以下是某连锁药店销售数据，请使用numpy、pandas相关做分析。要求如下：
| 序号 | 药名 | 销量 | 价格 | 分店 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 双黄连口服液 | 89 | 20 | 四季青分店 |
| 2 | 莲花清瘟胶囊 | 45 | 21 | 四季青分店 |
| 3 | 藿香正气水 | 55 | 10 | 四季青分店 |
| 4 | 大山楂丸 | 66 | 15 | 四季青分店 |
| 5 | 感冒清热颗粒 | 13 | 25 | 四季青分店 |
| 6 | 六君子胶囊 | 39 | 40 | 四季青分店 |
| 7 | 生脉饮 | 10 | 29 | 四季青分店 |
| 8 | 红霉素软膏 | 56 | 5 | 四季青分店 |
| 9 | 西洋参含片 | 19 | 300 | 四季青分店 |
| 10 | 清开灵口服液 | 99 | 32 | 四季青分店 |
| 11 | 十全大补胶囊 | 89 | 55 | 四季青分店 |
| 12 | 四物颗粒 | 45 | 45 | 四季青分店 |
| 13 | 双黄连口服液 | 30 | 20 | 金源分店 |
| 14 | 莲花清瘟胶囊 | 21 | 21 | 金源分店 |
| 15 | 藿香正气水 | 55 | 10 | 金源分店 |
| 16 | 大山楂丸 | 66 | 15 | 金源分店 |
| 17 | 感冒清热颗粒 | 13 | 25 | 金源分店 |
| 18 | 六君子胶囊 | 39 | 40 | 金源分店 |
| 19 | 生脉饮 | 10 | 29 | 金源分店 |
| 20 | 红霉素软膏 | 56 | 5 | 金源分店 |
| 21 | 西洋参含片 | 19 | 300 | 金源分店 |
| 22 | 双黄连口服液 | 20 | 20 | 花园桥分店 |
| 23 | 莲花清瘟胶囊 | 45 | 21 | 花园桥分店 |
| 24 | 藿香正气水 | 58 | 10 | 花园桥分店 |
| 25 | 大山楂丸 | 29 | 15 | 花园桥分店 |
| 26 | 红霉素软膏 | 6 | 5 | 花园桥分店 |
| 27 | 西洋参含片 | 65 | 300 | 花园桥分店 |
| 28 | 清开灵口服液 | 38 | 32 | 花园桥分店 |
| 29 | 十全大补胶囊 | 7 | 55 | 花园桥分店 |
| 30 | 四物颗粒 | 10 | 45 | 花园桥分店 |
| 31 | 双黄连口服液 | 68 | 20 | 人大分店 |
| 32 | 莲花清瘟胶囊 | 25 | 21 | 人大分店 |
| 33 | 藿香正气水 | 35 | 10 | 人大分店 |
| 34 | 红霉素软膏 | 35 | 5 | 人大分店 |
| 35 | 西洋参含片 | 65 | 300 | 人大分店 |
| 36 | 清开灵口服液 | 48 | 32 | 人大分店 |
| 37 | 十全大补胶囊 | 35 | 55 | 人大分店 |
| 38 | 四物颗粒 | 32 | 45 | 人大分店 |
1.读取附件中excel文件drug_order_detail_1.xlsx中的数据。（提示：本平台读取excel文件时，函数的工作表参数为：sheet_name。）
2.计算所有分店的总销售额并打印输出。
3.增加“销售额”列，其中，销售额=价格*销量
4.按分店统计不同分店销售额的最小值，最大值，平均值。并打印输出。
5.输出效果如下所示，其中，*号代表具体统计的数据。
所有分店总销售额是：*
amin amax mean
分店
人大分店 * * *
四季青分店 * * *
花园桥分店 * * *
金源分店 * * *
| 输入 | 输出 | |
|---|---|---|
| 示例 1 | `` | 所有分店总销售额是：* amin amax mean 分店 人大分店 * * 2233.333 四季青分店 89 5700 1875.666667 花园桥分店 67 * *.111111 金源分店 320 * *.888889 |
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_excel('./drug_order_detai_1.xlsx', sheet_name='drug_order_detail2')
print('所有分店总销售额是：', df['销量'].sum(), sep='')
df['销售额'] = df['价格'] * df['销量']
print(pd.Dataframe(df.groupby('分店')['销售额'].agg([np.min,np.max,np.mean])))
