if (invoiceDate != null){ builder.append("invoiceDate=").append(DateFormatUtils.format(invoiceDate, DateUtil.DATE_TIME_FORMAT)).append(','); } if (invoiceStatus != null){ builder.append("invoiceStatus=").append(invoiceStatus).append(','); }

这段代码看起来是在使用一个 StringBuilder 对象 builder 来构建一个字符串，根据条件添加不同的文本。如果 invoiceDate 不为 null，则将其格式化为指定的日期时间格式并添加到 builder 中，如果 invoiceStatus 不为 null，则将其添加到 builder 中。最终构建出的字符串可能类似于以下形式：

invoiceDate=2021-03-01 14:30:00,invoiceStatus=PAID,

其中 invoiceDate 和 invoiceStatus 都是变量名，后面的值是变量的实际值。具体的实现可能会根据实际需求而有所不同。

相关问题

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.globals import ThemeType net_data=data1.query('Country=="Netherlands" and Quantity>0').groupby(data1['InvoiceDate'] .dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum().reset_index() eire_data=data1.query('Country=="EIRE" and Quantity>0').groupby(data1['InvoiceDate'] .dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum().reset_index() bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px',height='600px')) .add_xaxis(list(net_data['InvoiceDate'])) .add_yaxis("荷兰", list(net_data['Price'])) .add_yaxis("爱尔兰", list(eire_data['Price'])) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="荷兰与爱尔兰每月销售情况对比"),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) .set_series_opts(markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='average',name='平均值')])) .set_series_opts(markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='max',name='最大值') ,opts.MarkPointItem(type_='min',name='最小值')])) ) bar.render_notebook()加上注释

好的，这段代码使用 pyecharts 库绘制了荷兰与爱尔兰每月销售情况的对比柱状图。

# 从数据集中选出荷兰每月销售额数据
net_data = data1.query('Country=="Netherlands" and Quantity>0').groupby(data1['InvoiceDate'].dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum().reset_index()

# 从数据集中选出爱尔兰每月销售额数据
eire_data = data1.query('Country=="EIRE" and Quantity>0').groupby(data1['InvoiceDate'].dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum().reset_index()

# 创建柱状图，设置宽度和高度
bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px',height='600px'))
    # 添加x轴数据和两个y轴数据
    .add_xaxis(list(net_data['InvoiceDate']))
    .add_yaxis("荷兰", list(net_data['Price']))
    .add_yaxis("爱尔兰", list(eire_data['Price']))
    # 设置全局选项，包括标题和工具箱
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="荷兰与爱尔兰每月销售情况对比"),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())
    # 设置系列选项，包括标记线和标记点
    .set_series_opts(markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='average',name='平均值')]))
    .set_series_opts(markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='max',name='最大值')
                                                              ,opts.MarkPointItem(type_='min',name='最小值')]))
)

# 在notebook中渲染柱状图
bar.render_notebook()

该代码通过对数据集的筛选和分组，获得荷兰和爱尔兰每月的销售额数据，并使用 pyecharts 库创建柱状图。图表中展示了荷兰和爱尔兰每月的销售额情况，并标出了平均值、最大值和最小值。

InvoiceDate为data1['InvoiceDate']=pd.to_datetime(data1['InvoiceDate'],format='%Y/%m/%d',errors='coerce'),怎么查询每个月的Price

你可以使用Pandas中的groupby函数来按照月份对数据进行分组，然后求出每个月的Price的总和。具体操作如下：

# 按照月份对数据进行分组，并求出每个月的Price的总和
data1.groupby(data1['InvoiceDate'].dt.strftime('%Y-%m'))['Price'].sum()

这里的`data1['InvoiceDate'].dt.strftime('%Y-%m')`表示将`InvoiceDate`这一列按照年月的格式进行格式化，例如2019年4月份的数据会被格式化为`2019-04`，然后使用`groupby`函数对格式化后的数据进行分组，并对每个分组中的`Price`列求和，即可得到每个月的Price的总和。