Python编程处理/home/mw/project/天猫香水商品数据_filled.xlsx文件的 “产品销量”列： 在“产品销量”列中的数据里遇到数字后面跟有”万“字时，要求将”万“字前面的数乘以10000并删去”万“字；将“产品销量”列中的数据从混有汉和数字的字符串形式删去汉字转换为纯数字数据。

可以使用 pandas 库来读取和处理 Excel 文件中的数据，具体的代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('/home/mw/project/天猫香水商品数据_filled.xlsx')

# 处理 “产品销量” 列
def process_sales(s):
    if '万' in s:
        return int(float(s[:-1]) * 10000)
    else:
        return int(s)

df['产品销量'] = df['产品销量'].apply(process_sales)

# 输出处理后的结果
print(df['产品销量'])

对于上述代码中的 `process_sales` 函数，它会根据字符串中是否包含“万”字来进行不同的处理。如果包含“万”字，则将“万”字前面的数乘以10000并转换为整数；否则，直接将字符串转换为整数。最后，使用 `apply` 方法将该函数应用到整个 “产品销量” 列上，实现了对该列的处理。

相关问题

Python编程处理/home/mw/project/天猫香水商品数据_filled.xlsx文件的 “产品销量”列： 将“产品销量”字段的数据从字符串形式转换为数字数据，其中当遇到数字后面跟有”万“字时，要求将”万“字前面出现的数字乘以10000.

可以使用Python中的pandas库来处理Excel文件中的数据。以下是一份可能的代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('/home/mw/project/天猫香水商品数据_filled.xlsx')

# 将“产品销量”列的数据转换为数字类型
df['产品销量'] = pd.to_numeric(df['产品销量'], errors='coerce')

# 处理“万”字的情况
df.loc[df['产品销量'].str.contains('万'), '产品销量'] = df['产品销量'].str.extract('(\d+\.?\d*)', expand=False).astype(float) * 10000

# 打印转换后的结果
print(df['产品销量'])

在代码中，我们首先使用pandas的`read_excel()`函数读取Excel文件。然后，使用`pd.to_numeric()`函数将“产品销量”列的数据转换为数字类型。接下来，我们使用`loc`函数和正则表达式来找到包含“万”字的数据行，并将其乘以10000。最后，我们打印转换后的结果。

需要注意的是，在处理字符串时需要考虑到各种可能的情况，比如“万”字前面可能有小数点等。因此，我们使用了正则表达式来提取数字部分。另外，由于有些数据可能无法转换为数字类型，我们使用了`errors='coerce'`参数来忽略这些错误。

:-1: error: No rule to make target '../Linelnspection/images/????_filled.png', needed by 'debug/qrc_my_images.cpp'. Stop.

这个错误通常是由于缺少所需的文件或配置问题导致的。你可以尝试以下几种解决方法：

1. 确保 `../Linelnspection/images/????_filled.png` 文件存在，并且路径是正确的。如果文件不存在或路径不正确，你可以根据实际情况进行调整。

2. 检查项目的构建配置。确保在构建过程中包含了正确的文件和路径。有时候可能需要手动添加文件到构建配置中。

3. 检查项目中是否有名为 `debug/qrc_my_images.cpp` 的文件，并确保该文件是正确生成的。如果该文件不存在或生成失败，可能需要检查构建配置中的相关设置或重新生成该文件。

4. 如果以上方法都没有解决问题，你可以尝试清理构建缓存并重新构建项目。有时候构建缓存会导致一些奇怪的问题，清理缓存可以帮助解决这些问题。

如果以上方法都没有解决问题，你可能需要提供更多的信息，例如完整的错误消息、项目环境和相关代码等，这样我才能更好地帮助你解决问题。