bmyh_月.loc[(['商品重要性'].isin[0,1,0])&(['城市商品上下线']=1)&['是否计划下架']=0&['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()
时间: 2023-10-02 18:04:48 浏览: 30
这是一段 Pandas 代码,其中包含了对数据的筛选和聚合操作。大致的意思是,对一个名为 `bmyh_月` 的数据集进行以下操作:
1. 筛选出 `商品重要性` 值为 0 或 1,并且 `城市商品上下线` 值为 1,`是否计划下架` 值为 0,`门店上线` 值为 1 的行。
2. 按照 `门店` 进行分组。
3. 对每个分组中的 `必卖时段有货-分子` 和 `必卖时段有货-分母` 列进行求和操作。
最终的结果是,得到每个门店中 `必卖时段有货-分子` 和 `必卖时段有货-分母` 列的总和。
相关问题
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
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。
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。
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