pivoted = ldata.pivot('date', 'item', 'value')

这段代码使用 Pandas 的 pivot() 函数将 ldata DataFrame 透视为一个新的 DataFrame pivoted。具体来说，pivot() 函数的第一个参数是行索引，即要使用哪个列作为行索引；第二个参数是列索引，即要使用哪个列作为列索引；第三个参数是值索引，即要使用哪个列作为值。因此，上述代码的含义是将 ldata DataFrame 中的 'date' 列作为行索引、'item' 列作为列索引、'value' 列作为值，然后将其转换为一个新的 DataFrame pivoted。

最终 pivoted DataFrame 的结构如下所示：

item        infl  realgdp  unemp
date                            
1959-03-31  0.00  2710.35    5.8
1959-06-30  2.34  2778.80    5.1
1959-09-30  2.74  2775.49    5.3
1959-12-31  0.27  2785.20    5.6
1960-03-31  2.31  2847.70    5.2

其中，行索引为日期（date），列索引为数据项（item），值为对应的数据值（value）。该 DataFrame 的行标签是时间戳索引，每个季度的最后一天。该 DataFrame 的列标签是数据项的名称，包括 'infl'、'realgdp' 和 'unemp' 三个数据项。

相关问题

import pandas as pd # 读取数据 data1 = pd.read_csv('D:\运筹优化\杉数科技比赛\data\dc_inventory.csv') # 使用pivot_table函数透视数据，填充缺失值为0 pivoted = data1.pivot_table(values='available_inv', index=['dc_id'], columns=['sku_id'], fill_value=0) # 将透视后的数据转化为列表 results = pivoted.values.tolist() print(results)中每个仓库的产品数量是多少

在你提供的代码中，使用了 pandas 库的 pivot_table 函数将原始数据透视成了以仓库ID（dc_id）为行索引，产品ID（sku_id）为列索引，可用库存数量（available_inv）为值的二维表格。而 results 变量则将透视后的数据转换为了一个列表。

因此，results 列表中每个元素都是一个仓库的产品可用库存数量列表，列表的长度就是产品的数量。你可以通过 results 列表中的每个子列表来获取每个仓库的产品数量。例如，results[0] 就是第一个仓库中每个产品的可用库存数量列表。

#仓库产品库存dc_inventory data1 = pd.read_csv('D:\运筹优化\杉数科技比赛\data\dc_inventory.csv') grouped = df.groupby(['dc_id', 'sku_id']).sum() results = [] for dc, group in grouped.groupby('dc_id'): dc_results = [] for index, row in group.iterrows(): dc_results.append(row['available_inv']) results.append(dc_results) print(results)中规定数组长度，识别每个仓库中产品的库存，给没有库存数据的产品数组中补数据零

可以使用pivot_table函数将数据透视，填充缺失值为0。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data1 = pd.read_csv('D:\运筹优化\杉数科技比赛\data\dc_inventory.csv')

# 使用pivot_table函数透视数据，填充缺失值为0
pivoted = data1.pivot_table(values='available_inv', index=['dc_id'], columns=['sku_id'], fill_value=0)

# 将透视后的数据转化为列表
results = pivoted.values.tolist()

print(results)

这样就可以得到每个仓库中产品的库存信息，并且缺失的数据会被填充为0。