SELECT orderyear ,qty ,( SELECT SUM(O2.qty) FROM Sales.OrderTotalsByYear AS O2 WHERE O2.orderyear <= O1.orderyear ) AS run

这看起来像是一个 SQL 查询语句，可以根据年份（orderyear）和数量（qty）来查询销售订单的总数（run）。具体来说，对于每个订单年份（O1），子查询会计算在或之前的所有订单年份中的订单数量总和（SUM(O2.qty)）。这个总和将作为新的列（run）添加到结果中。请问还有什么其他的问题吗？

相关问题

time_t orderTime = mktime(&tm{ 0,0,0,orderDay,orderMonth - 1,orderYear - 1900 });这段代码tm报错表达式必须为左值或函数指示符

嗯，这段代码的作用是将一个tm结构体表示的日期时间转换为一个time_t类型的时间戳。其中，tm结构体包含了年、月、日、时、分、秒等时间信息，而time_t类型的时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00至当前时间的秒数。

至于编译错误的问题，可能是因为你的编译器不支持使用花括号初始化结构体的方式。你可以试着将这段代码修改为如下形式：

struct tm orderTime = { 0 };
orderTime.tm_year = orderYear - 1900;
orderTime.tm_mon = orderMonth - 1;
orderTime.tm_mday = orderDay;
orderTime.tm_hour = 0;
orderTime.tm_min = 0;
orderTime.tm_sec = 0;

time_t orderTimestamp = mktime(&orderTime);

这样应该就能够正确编译了。

df.rename(columns = lambda x : x.replace(' ',''),inplace = True) # 原始dataframe中列名中包含空格，需要进行替换 # 删除重复行，保留第一次出现的行 df.drop_duplicates(inplace = True) # 数据类型转换 df['OrderDate'] = pd.to_datetime(df['OrderDate']) df['ShipDate'] = pd.to_datetime(df['ShipDate']) df['RowID'] = df['RowID'].astype('object') df['PostalCode'] = df['PostalCode'].astype('object') # 提取年月日 df['OrderYear'] = df['OrderDate'].dt.year df['OrderMonth'] = df['OrderDate'].dt.month df['OrderDay'] = df['OrderDate'].dt.day df['OrderWeekday'] = df['OrderDate'].dt.weekday + 1 df['OrderYearMonth'] = df['OrderDate'].dt.strftime('%Y-%m') # 计算订单的发货时间 df['ShipDays'] = (df['ShipDate'] - df['OrderDate']).dt.days # 计算成本 df['Cost'] = df['Sales'] - df['Profit'] df.head().请解释这段代码

这段代码是对一个名为 `df` 的 pandas DataFrame 进行数据预处理的操作，具体解释如下：

1. `df.rename(columns = lambda x : x.replace(' ',''),inplace = True)`：将 DataFrame 中所有列名中的空格替换为空，并且将修改直接应用到原 DataFrame 中。
2. `df.drop_duplicates(inplace = True)`：删除原 DataFrame 中重复的行，只保留第一次出现的行，并且将修改直接应用到原 DataFrame 中。
3. `df['OrderDate'] = pd.to_datetime(df['OrderDate'])` 和 `df['ShipDate'] = pd.to_datetime(df['ShipDate'])`：将 `OrderDate` 和 `ShipDate` 这两列转换成 pandas 中的 datetime 类型。
4. `df['RowID'] = df['RowID'].astype('object')` 和 `df['PostalCode'] = df['PostalCode'].astype('object')`：将 `RowID` 和 `PostalCode` 这两列转换成 pandas 中的 object 类型。
5. `df['OrderYear'] = df['OrderDate'].dt.year` 和 `df['OrderMonth'] = df['OrderDate'].dt.month` 等：提取 `OrderDate` 这一列中的年、月、日、星期等信息，并新建相应的列。
6. `df['OrderYearMonth'] = df['OrderDate'].dt.strftime('%Y-%m')`：将 `OrderDate` 这一列中的日期转换成字符串，并只保留年月信息，存放在 `OrderYearMonth` 这一列中。
7. `df['ShipDays'] = (df['ShipDate'] - df['OrderDate']).dt.days`：计算订单的发货时间，即 `ShipDate` 减去 `OrderDate` 的天数差，存放在 `ShipDays` 这一列中。
8. `df['Cost'] = df['Sales'] - df['Profit']`：计算每笔订单的成本，即 `Sales` 减去 `Profit`，存放在 `Cost` 这一列中。
9. `df.head()`：输出处理后的 DataFrame 中前 5 行数据。