bmyh_月_1=bmyh_月.query('商品重要性 in [0,1,9] and 城市商品上下线 == 1 and 是否计划下架 == 0 and 门店上线 == 1').groupby('门店')['必卖时段有货-分子','必卖时段有货-分母'].sum() bmyh_周_1=bmyh_周.query('商品重要性 in [0,1,9] and 城市商品上下线 == 1 and 是否计划下架 == 0 and 门店上线 == 1').groupby('门店')['必卖时段有货-分子','必卖时段有货-分母'].sum() 这两个怎么修正
时间: 2023-12-09 07:04:56 浏览: 66
这两个代码行中,使用了 Pandas 库的 `groupby` 和 `sum` 方法对 DataFrame 进行分组和求和操作,并且使用了多个列名进行索引,这可能会导致 FutureWarning 警告。
为了避免这个警告,你可以将多个列名传递给索引操作符时使用列表的方式,例如:
```
bmyh_月_1 = bmyh_月.query('商品重要性 in [0,1,9] and 城市商品上下线 == 1 and 是否计划下架 == 0 and 门店上线 == 1').groupby('门店')[['必卖时段有货-分子','必卖时段有货-分母']].sum()
bmyh_周_1 = bmyh_周.query('商品重要性 in [0,1,9] and 城市商品上下线 == 1 and 是否计划下架 == 0 and 门店上线 == 1').groupby('门店')[['必卖时段有货-分子','必卖时段有货-分母']].sum()
```
这样就可以避免 FutureWarning 警告了。
相关问题
bmyh_累计.query('年==2023年')
这条查询语句是使用了pandas的query()方法,查询的是名为“bmyh_累计”的DataFrame中年份为2023年的所有行。
假设DataFrame中有一个名为“年”的列,它包含了各个年份的数据,那么这条查询语句会根据“年”列中的值来筛选出所有年份为2023年的行,并返回一个新的DataFrame,其中包含了所有符合条件的行。
bmyh_合并['bmyh_合并_1'].duplicate()
要检查 pandas DataFrame 中的列是否有重复值,您可以使用 `duplicated` 方法。以下是一个示例代码,假设您要检查名为 `bmyh_合并_1` 的列是否有重复值:
```python
import pandas as pd
# 假设您有一个名为 bmyh_合并 的 DataFrame
duplicates = bmyh_合并['bmyh_合并_1'].duplicated()
print(duplicates)
```
输出结果将为一个布尔型的 Series 对象,其中重复值为 True,非重复值为 False。
如果您想获取所有重复的行,可以将 `duplicates` 作为索引传递给 DataFrame,如下所示:
```python
duplicate_rows = bmyh_合并[duplicates]
print(duplicate_rows)
```
这将输出包含所有重复行的 DataFrame。
请注意,以上代码中的 `bmyh_合并` 是您的 DataFrame 对象,具体名称可能不同。确保您使用正确的 DataFrame 名称来执行这些操作。