data.query('sale_count'==0)['sale_count'].sum()

这行代码的意思是从DataFrame对象`data`中查询所有“sale_count”列中值为0的行，然后计算这些行中“sale_count”列的总和。

然而，这里有一个语法错误。在query()方法中，应该使用类似于SQL语句的字符串来表示查询条件，而不是直接写一个布尔表达式。因此，正确的代码应该是：

data.query('sale_count == 0')['sale_count'].sum()

这会查询出“sale_count”列中值为0的所有行，并计算这些行中“sale_count”列的总和。

相关问题

export function fetchDataCft(query_dict) { return new Promise((resolve, reject) => { queryCft(query_dict).then(response => { const data = response.data const total_count = response['total_count'] // console.log(total_count) resolve(data, total_count) }).catch(error => { reject(error) }) }) } getData() { if (Object.keys(this.query_dict_mark).length === 0) { // 初始化query_dict中problem_id__in的值 this.$delete(this.query_dict, 'problem_id__in') fetchDataCft(this.query_dict).then( (data, total_count) => { this.data_list = data; this.total_count1 = total_count; }, ) } else { fetchDataMark(this.query_dict_mark).then(data => { this.problem_id_list = data.map(item => item.problem_id) this.$set(this.query_dict, 'problem_id__in', this.problem_id_list) // this.query_dict['problem_id__in'] = this.problem_id_list fetchDataCft(this.query_dict).then((data, total_count) => { this.data_list = data; this.total_count1 = total_count; }) }) } // 获取当前用户的收藏列表（problem_id_favorite） fetchDataMark({'favorite': this.current_user_name}).then(data => { this.problem_id_favorite = data.map(item => item.problem_id) }) }, total_count1的值不是预期的，请帮忙优化代码

在 `fetchDataCft` 函数中， `resolve` 方法只接受一个参数，所以需要将 `data` 和 `total_count` 封装为一个对象传递。修改后的 `fetchDataCft` 函数如下：

export function fetchDataCft(query_dict) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    queryCft(query_dict)
      .then(response => {
        const data = response.data;
        const total_count = response['total_count'];
        resolve({ data, total_count });
      })
      .catch(error => {
        reject(error);
      });
  });
}

在 `getData` 函数中，当 `Object.keys(this.query_dict_mark).length === 0` 时，会调用 `fetchDataCft` 函数，但是这个函数返回的是一个 Promise，需要使用 `then` 方法来处理异步操作。修改后的代码如下：

getData() {
  if (Object.keys(this.query_dict_mark).length === 0) {
    // 初始化query_dict中problem_id__in的值
    this.$delete(this.query_dict, 'problem_id__in');
    fetchDataCft(this.query_dict)
      .then(({ data, total_count }) => {
        this.data_list = data;
        this.total_count1 = total_count;
      })
      .catch(error => {
        console.error(error);
      });
  } else {
    fetchDataMark(this.query_dict_mark)
      .then(data => {
        this.problem_id_list = data.map(item => item.problem_id);
        this.$set(this.query_dict, 'problem_id__in', this.problem_id_list);
        // this.query_dict['problem_id__in'] = this.problem_id_list
        fetchDataCft(this.query_dict)
          .then(({ data, total_count }) => {
            this.data_list = data;
            this.total_count1 = total_count;
          })
          .catch(error => {
            console.error(error);
          });
      })
      .catch(error => {
        console.error(error);
      });
  }
  // 获取当前用户的收藏列表（problem_id_favorite）
  fetchDataMark({ favorite: this.current_user_name })
    .then(data => {
      this.problem_id_favorite = data.map(item => item.problem_id);
    })
    .catch(error => {
      console.error(error);
    });
},

这样，无论是在 `fetchDataCft` 函数中还是在 `getData` 函数中，都能够正确地处理异步操作，避免出现不符合预期的结果。

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。