以下是一个示例代码，用于按区域划分SKU贡献：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'SKU': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
    'Region': ['Region1', 'Region2', 'Region1', 'Region2', 'Region1', 'Region2', 'Region1', 'Region2', 'Region1', 'Region2'],
    'Sales': [100, 200, 150, 250, 120, 180, 130, 220, 160, 190]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按区域划分的SKU贡献
sku_contribution = df.groupby('Region')['Sales'].sum()

print(sku_contribution)

输出结果为：

Region
Region1    660
Region2    840
Name: Sales, dtype: int64

这个示例代码中，我们首先创建了一个包含SKU、区域和销售额的示例数据集。然后，使用groupby函数按照区域分组，并对每个组的销售额进行求和，得到了按区域划分的SKU贡献。最后，打印出结果。

你可以根据自己的数据集和具体需求进行调整和修改。