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，它的目的是计算每年的销售总量和累积销售总量。其中，"orderyear" 是订单年份，"qty" 是销售数量。子查询中的 "Sales.OrderTotalsByYear" 是另一个表，用于存储每年的销售总量。在主查询中，使用子查询来计算累积销售总量，即在当前年份之前的所有年份的销售总量之和。最终的结果集中包含三列数据："orderyear"、"qty" 和 "run"，其中 "run" 是累积销售总量。

相关问题

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。

time_t orderTime = mktime(&tm{ 0,0,0,orderDay,orderMonth - 1,orderYear - 1900 }); time_t currentTime = mktime(&tm{ 0,0,0,day,month - 1,year - 1900 });应该怎么改，&tm显示要求左值

你可以先创建一个tm结构体的实例对象，然后再使用取地址运算符来获取这个实例对象的地址，例如：

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);

struct tm currentTime = { 0 };
currentTime.tm_year = year - 1900;
currentTime.tm_mon = month - 1;
currentTime.tm_mday = day;
currentTime.tm_hour = 0;
currentTime.tm_min = 0;
currentTime.tm_sec = 0;

time_t currentTimestamp = mktime(&currentTime);

这样就可以正确地创建tm结构体的实例对象，并使用取地址运算符来获取其地址了。