sales_data = df[['Order_Date','Sales','Quantity','Profit','year','month']] sales_data.sample(5) sales_year = sales_data.groupby(['year','month']).sum() sales_year

时间: 2023-09-06 16:08:53 浏览: 150
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Sales_Management_System_c_Language_Course.rar_sales management

这段代码首先从数据框 df 中选取包含 'Order_Date'、'Sales'、'Quantity'、'Profit'、'year' 和 'month' 这些列的数据，并将其赋值给 sales_data。然后，使用 sample 方法随机选取 sales_data 中的 5 行数据进行展示。最后，对 sales_data 进行分组操作，按照 'year' 和 'month' 进行分组，并对 'Sales'、'Quantity'、'Profit' 这三列数据进行求和，得到一个新的数据框 sales_year，它包含每个 'year' 和 'month' 的 'Sales'、'Quantity'、'Profit' 的总和。
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请帮我看看这个sql语句是否正确，并改正：select a.ebeln, a.ebelp, a.art, a.kdauf, a.zbw, a.size1, a.txz01, a.menge, b.quantity, (a.menge - b.quantity) as OWE_MATERIAL, ( select sum(THIS_PLAN_QTY) as HAVE_PLAN , a.ebeln , a.ebelp , a.kdauf from SCM_OUTSOURCE_PRODUCTION_PLAN_LIST c , SCM_PROCESS_PURCHASE_ORDER_D a group by c.order_no , c.order_seq , c.sales_order , a.ebeln , a.ebelp , a.kdauf having c.order_no = a.ebeln And c.order_seq = a.ebelp And c.sales_order = a.kdauf ) , ( select a.menge - t.HAVE_PLAN as OWN_PLAY from (select sum(THIS_PLAN_QTY) as HAVE_PLAN , c.order_no , c.order_seq , c.sales_order from SCM_OUTSOURCE_PRODUCTION_PLAN_LIST c , SCM_PROCESS_PURCHASE_ORDER_D a group by c.order_no , c.order_seq , c.sales_order , a.ebeln , a.ebelp , a.kdauf having c.order_no = a.ebeln And c.order_seq = a.ebelp And c.sales_order = a.kdauf ) t , SCM_PROCESS_PURCHASE_ORDER_D a where a.ebeln = t.order_no and a.ebelp = t.order_seq and a.menge = t.sales_order ) , d.scan_qty, (d.quantity - d.scan_qty) as OWN_PRODUCE, e.scan_qty, (e.quantity - e.scan_qty) as OWE_SHIP from SCM_PROCESS_PURCHASE_ORDER_D a left join MMS_INOUT_BILL_M b On a.ebeln = b.purchase_order_number And a.ebelp = b.purchase_order_seq And a.kdauf = b.sales_order left join SCM_OUTSOURCE_PRODUCTION_PLAN_LIST c on a.ebeln = c.order_no And a.ebelp = c.order_seq And a.kdauf = c.sales_order left join SCM_PROCESS_OUTPUT d on a.ebeln = d.order_no And a.ebelp = d.order_seq And a.kdauf = d.sales_order left join SCM_OUTSOURCE_SHIP e on a.ebeln = e.qr_code and a.ebelp = e.order_no and a.kdauf = e.order_seq where a.art = 'IE7181' Order by a.ebeln desc, a.ebelp;

LEFT JOIN MMS_INOUT_BILL_M b ON a.ebeln = b.purchase_order_number AND a.ebelp = b.purchase_order_seq AND a.kdauf = b.sales_order LEFT JOIN SCM_OUTSOURCE_PRODUCTION_PLAN_LIST c ON a.ebeln = c.order_no ...

改正这段代码，读出的数据不对，且只有2018年的错误数据def order_data(request): orders = Order.objects.all().values("order_date","sales","quantity","profit") data = {"order_date":[],"sales":[],"quantity":[],"profit":[]} year_data = {} # 按年份分组后的数据 for order in orders: """if order['order_date'] != None: order_date_str = order['order_date'].strftime('%Y-%m-%d') order_date = datetime.strptime(order_date_str, '%Y-%m-%d').date() data['order_date'].append(order_date.strftime('%Y')) else: continue""" if order['order_date'] is not None: order_date_str = order['order_date'].strftime('%Y-%m-%d') order_year = datetime.strptime(order_date_str, '%Y-%m-%d').date().strftime('%Y') if order_year not in year_data: year_data[order_year] = {"sales": 0, "quantity": 0, "profit": 0} year_data[order_year]["sales"] += order["sales"] year_data[order_year]["quantity"] += order["quantity"] year_data[order_year]["profit"] += order["profit"] """data['sales'].append(order['sales']) data['quantity'].append(order['quantity']) data['profit'].append((order['profit'])) return JsonResponse(data)""" for year, year_sales in year_data.items(): data['order_date'].append(year) data['sales'].append(year_sales["sales"]) data['quantity'].append(year_sales["quantity"]) data['profit'].append(year_sales["profit"]) return JsonResponse(data)

year_data[order_year] = {"sales": 0, "quantity": 0, "profit": 0} year_data[order_year]["sales"] += order["sales"] year_data[order_year]["quantity"] += order["quantity"] year_data[order_year][...

如何在models中将字符串类型的数据转换为 Decimal 类型。class YearSale(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True, verbose_name='行ID') order_date = models.DateTimeField(verbose_name='订单日期') sales_number = models.DecimalField(max_digits=10,decimal_places=2,verbose_name='销售额') quantity = models.IntegerField(verbose_name='数量') profit = models.DecimalField(max_digits=10,decimal_places=2,verbose_name='利润') 报这样的错误：如何解决conversion failed: "2016/10/27" to decimal (sales_number)

order_date = models.DateTimeField(verbose_name='订单日期') sales_number = models.DecimalField(max_digits=10,decimal_places=2,verbose_name='销售额') quantity = models.IntegerField(verbose_name='数量...

修改 错误 SELECT pr.PRODUCT_ID, pr.PRODUCT_NAME, pr.ORIGINAL_PRICE, pr.ONLINE_PRICE, pr.COMMISSION_PERCENT, pr.TOTAL_SALES, pr.SHOP, dict.label AS COMMERCE_TYPE_LABEL, pr.SERVICE_RATE, ord.ORDER_ID, date.label AS SEND_FLG_LABEL, pro.CONNECT_BUSINESS_FLG, address.APPLY_REMARK, address.CREATE_TIME, users.nicknameFROM t_product AS prLEFT JOIN t_order AS ord ON ord.PRODUCT_ID = pr.IDLEFT JOIN ( SELECT label, value FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'COMMERCE_TYPE' ) AS dict ON dict.value = pr.COMMERCE_TYPE LEFT JOIN ( SELECT label, value FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'trade_after_sample_type' ) AS date ON date.value = ord.SEND_FLGLEFT JOIN t_apply_pro AS pro ON pro.PRODUCT_ID = pr.IDLEFT JOIN t_apply_pro_user_address AS address ON address.t_apply_pro_id = pro.IDLEFT JOIN system_users AS users ON users.id = pro.OPERATE_USER_ID WHERE users.id = '1'

FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'COMMERCE_TYPE' ) AS dict ON dict.value = pr.COMMERCE_TYPE LEFT JOIN ( SELECT label, value FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'trade_after_...

改正这段代码Using the URLconf defined in djangoexam.urls, Django tried these URL patterns, in this order: admin/ order_data/ [name='order_data'] order_chart/ [name='order_chart'] [name='index'] month_data/ month_chart/ [name='month_chart'] The current path, month_chart/month_data, didn’t match any of these.def order_data(request): # 图1——年销售统计 orders = Order.objects.all().values("order_date","sales","quantity","profit") data = {"order_date":[],"sales":[],"quantity":[],"profit":[]} year_data = {} # 按年份分组,求年销售 for order in orders: if order['order_date'] is not None: order_date_str = order['order_date'].strftime('%Y-%m-%d') #将其转换成字符型 order_year = datetime.strptime(order_date_str, '%Y-%m-%d').date().strftime('%Y') if order_year == '2015': continue if order_year not in year_data: year_data[order_year] = {"sales": 0, "quantity": 0, "profit": 0} # 利润存在空值，存入字典，新键值对 year_data[order_year]["sales"] += order["sales"] year_data[order_year]["quantity"] += order["quantity"] year_data[order_year]["profit"] += order["profit"] for year, year_sales in year_data.items(): data['order_date'].append(year) data['sales'].append(year_sales["sales"]) data['quantity'].append(year_sales["quantity"]) data['profit'].append(year_sales["profit"]) return JsonResponse(data)

path('order_data/', views.order_data, name='order_data'), # 其他URL模式 ] 这个URL模式将会匹配到"order_data"视图函数，并且你可以通过访问"yourwebsite.com/order_data/"来调用这个函数。当然，你需要...

如何改正这段代码，让每一个年份对应的销售额、利润、数量累计成三条柱状图。def order_data(request): orders = Order.objects.all().values("order_date","sales","quantity","profit") data = {"order_date":[],"sales":[],"quantity":[],"profit":[]} for order in orders: if order['order_date'] != None: order_date_str = order['order_date'].strftime('%Y-%m-%d') order_date = datetime.strptime(order_date_str, '%Y-%m-%d').date() data['order_date'].append(order_date.strftime('%Y')) else: continue data['sales'].append(order['sales']) data['quantity'].append(order['quantity']) data['profit'].append((order['profit'])) return JsonResponse(data)$.get("order_data",function (data){ var year = data.order_date; var sales = data.sales; var quantity = data.quantity; var profit = data.profit; console.log(year); myChart.setOption({ xAxis: { type: 'category', data: year }, yAxis: { type: 'value' }, series: [ { name: 'sales', type: 'bar', data: sales, itemStyle: { color: 'red' } }, { name: 'quantity', type: 'bar', data: quantity, itemStyle: { color: 'yellow' } }, { name: 'profit', type: 'bar', data: profit, itemStyle: { color: 'green' } } ] });

year_data[order_year] = {"sales":0, "quantity":0, "profit":0} year_data[order_year]["sales"] += order["sales"] year_data[order_year]["quantity"] += order["quantity"] year_data[order_year]["profit...

sales_mdf = pd.merge(sales_sdf, sales_sdf[["metric", "month", "value"]], left_on=[ "metric", "last_month"], right_on=["metric", "month"], suffixes=["", "_last_month"], how="left") sales_mdf.loc[sales_mdf["month"].map( lambda x:x.month) == 2, "value_last_month"] = 0 sales_mdf = sales_mdf.assign( value_added=sales_mdf["value"] - sales_mdf["value_last_month"]) sales_mdf

1. sales_mdf = pd.merge(sales_sdf, sales_sdf[["metric", "month", "value"]], left_on=["metric", "last_month"], right_on=["metric", "month"], suffixes=["", "_last_month"], how="left")：将 sales_sdf ...

def order_data(request): # 图1——年销售统计 orders = Order.objects.all().values("order_date","sales","quantity","profit") data = {"order_date":[],"sales":[],"quantity":[],"profit":[]} year_data = {} # 按年份分组,求年销售 for order in orders: if order['order_date'] is not None: order_date_str = order['order_date'].strftime('%Y-%m-%d') #将其转换成字符型 order_year = datetime.strptime(order_date_str, '%Y-%m-%d').date().strftime('%Y') if order_year == '2015': continue if order_year not in year_data: year_data[order_year] = {"sales": 0, "quantity": 0, "profit": 0} # 利润存在空值，存入字典，新键值对 year_data[order_year]["sales"] += order["sales"] year_data[order_year]["quantity"] += order["quantity"] year_data[order_year]["profit"] += order["profit"] for year, year_sales in year_data.items(): data['order_date'].append(year) data['sales'].append(year_sales["sales"]) data['quantity'].append(year_sales["quantity"]) data['profit'].append(year_sales["profit"]) return JsonResponse(data) def order_chart(request): return render(request,'index.html')

第一个视图函数"order_data"用于获取订单数据并将其按年份进行汇总统计，返回JSON格式的数据。第二个视图函数"order_chart"返回一个HTML页面，用于展示订单数据的图表。 需要注意的是，第二个视图函数需要在HTML...

改正代码'int' object has no attribute 'append' if order_date_str not in year_region_data: year_region_data[order_date_str] = {"sales": 0, "quantity": 0, "profit": 0,"region":[]} year_region_data[order_date_str]["sales"].append(order["sales"]) year_region_data[order_date_str]["quantity"] += order["quantity"] year_region_data[order_date_str]["profit"] += order["profit"] year_region_data[order_date_str]["region"].append(order["region"]) for year, year_region_data in year_region_data.items(): data['order_date'].append(year_region_data) data['sales'].append(year_region_data["sales"]) data['quantity'].append(year_region_data["quantity"]) data['profit'].append(year_region_data["profit"]) data['region'].append(year_region_data["region"]) return JsonResponse(data)

year_region_data[order_date_str] = {"sales": [], "quantity": 0, "profit": 0,"region":[]} year_region_data[order_date_str]["sales"].append(order["sales"]) year_region_data[order_date_str]["quantity"] ...

select count(*) FROM xgb_order_products op LEFT JOIN xgb_orders o ON o.order_id=op.order_id left join xgb_order_after_sales oas on op.order_id = oas.order_id where (op.all_refund = 0 or (oas.type = 2 and oas.status = 5) and o.status = 4 and op.is_comment = 0 and o.user_id = 492740 and op.is_gift = 0

这是一个有效的 SQL 查询语句，它的作用是统计满足一定条件的订单商品数量。...- 订单售后表 xgb_order_after_sales 中的 type 等于 2，status 等于 5。 该查询语句可以根据你的具体需求进行修改。

sales_data.groupby

在例子中，数据集sales_data被按照'Product'和'Date'两列进行分组。然后可以对每个分组中的其他列进行操作，例如使用['Sales'].sum()来求每个分组的销售额总和。最后，使用.unstack()函数重新排列数据，将日期作为列...

在代码import random import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta start_date = datetime(2023, 1, 1) end_date = datetime(2023, 12, 31) dates = [] sales = [] for i in range((end_date - start_date).days + 1): date = start_date + timedelta(days=i) sales_amt = round(random.uniform(300, 600), 2) dates.append(date) sales.append(sales_amt) data = {'日期': dates, '销售额': sales} df = pd.DataFrame(data) print(df) 产生的DataFrame保存为excel文件。

df.to_excel('sales_data.xlsx', index=False) 这样就会在当前目录下生成一个名为sales_data.xlsx的excel文件，其中包含DataFrame数据。注意，to_excel方法的参数index=False表示不保存索引列。

Genre_data_NA = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='NA_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('NA_Sales',ascending=False) Genre_data_EU =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='EU_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('EU_Sales',ascending=False) Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False) Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='Other_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('Other_Sales',ascending=False) Genre_data_NA # Genre_data_DF = pd.concat([Genre_data_NA,Genre_data_EU,Genre_data_JP,Genre_data_Other],axis = 1) data=Genre_data_NA Genre_name = data._stat_axis.values.tolist() # explodes=[0.1,0.1,0.1,0.1] plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(2,2,1) plt.pie(x=Genre_data_NA,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("北美地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,2) plt.pie(x=Genre_data_EU,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("欧洲地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,3) plt.pie(x=Genre_data_JP,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("日本地区的不同类型游戏销售额") plt.subplot(2,2,4) plt.pie(x=Genre_data_Other,labels=Genre_name,autopct="%0.1f%%",shadow=True) plt.title("其它地区的不同类型游戏销售额") plt.show()

3. Genre_data_JP = data.pivot_table(index = ['Genre',],values='JP_Sales',aggfunc=np.sum).sort_values('JP_Sales',ascending=False) 和 Genre_data_Other =data.pivot_table(index = ['Genre',],values='...

chart.add_data(data, titles_from_data=True)请解释

["Month", "Sales"], ["January", 1000], ["February", 1500], ["March", 2000] ] 使用chart.add_data(data, titles_from_data=True)将会将数据添加到图表中，并使用第一行作为标题。如果titles_from_...

优化以下代码片段：explain SELECT count(0) FROM invoice_sales_application a WHERE ( shop_order_id LIKE '23060919546335%' OR ( EXISTS ( SELECT 1 FROM invoice_sales_application_detail b WHERE a.application_no = b.application_no AND a.invoice_category = b.invoice_category AND b.del_flag = 0 AND b.shop_order_id LIKE '23060919546335%' ) AND a.is_merge = 1 ) )

FROM invoice_sales_application a WHERE (a.shop_order_id LIKE '23060919546335%' OR (a.is_merge = 1 AND EXISTS ( SELECT 1 FROM invoice_sales_application_detail b WHERE a.application_no = b....

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Platform_top10 = data.groupby(by='Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10].index Platform_top10_df = pd.pivot_table(data=data[data.Platform.isin(Platform_top10)][['Platform','Year','Global_Sales']],index='Year',columns='Platform',values='Global_Sales',aggfunc=np.sum) Platform_top10_df.plot(title='游戏平台top10销售额趋势',figsize=(15,5)) plt.show()

2. Platform_top10_df = pd.pivot_table(data=data[data.Platform.isin(Platform_top10)][['Platform','Year','Global_Sales']],index='Year',columns='Platform',values='Global_Sales',aggfunc=np.sum)：这行...

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