dataframe中有两列数据，一列时间数据，其中时间跨度是若干年，另一列是对应的销量，统计每年中每个季度销量总额

。好的，我知道你的要求了。要实现这个功能，你需要使用 pandas 库来操作 dataframe 数据。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你需要将时间数据转换成 pandas 的 datetime 格式。你可以使用 pandas 中的 to_datetime() 方法来实现这个功能。示例代码如下：

import pandas as pd

# 将时间数据转换成 pandas 的 datetime 格式
dataframe['datetime'] = pd.to_datetime(dataframe['time'])

这里，dataframe 是你的 dataframe 数据，'time' 是时间列的列名，'datetime' 是转换后的时间列的列名。

2. 接下来，你需要按照时间数据进行分组，并且统计每个季度的销量总额。你可以使用 pandas 中的 resample() 方法和 groupby() 方法来实现这个功能。示例代码如下：

# 按照季度进行重采样，并且对每个季度的销量求和
result = dataframe.resample('Q', on='datetime')['sales'].sum()

# 将结果按照年份和季度进行分组，并且求和
result = result.groupby([result.index.year, result.index.quarter]).sum()

# 将结果转换成 dataframe 格式
result = pd.DataFrame({'sales': result.values},
                      index=pd.MultiIndex.from_tuples(result.index,
                                                      names=['year', 'quarter']))

这里，'sales' 是销量列的列名，result 是最终的结果。

现在，你可以使用 result 变量来查看每年中每个季度销量总额了。