# data.query('店名 == "妮维雅"')['sale_count'].replace(0, np.nan, inplace=True)

这是一行Python代码，使用了Pandas库的DataFrame对象的query()和replace()方法来处理数据。具体来说，这行代码的作用是：

1. 从DataFrame对象`data`中查询出所有“店名”为“妮维雅”的行，即`data.query('店名 == "妮维雅"')`；
2. 在查询结果中，找到“sale_count”这一列，并将其中的0值替换成NaN，即`.replace(0, np.nan, inplace=True)`；
3. 因为使用了`inplace=True`参数，所以这个操作会直接修改DataFrame对象`data`中的数据。

需要注意的是，这行代码中使用了`np.nan`来表示NaN，因为NaN是一个特殊的浮点数，不能直接使用`NaN`关键字。另外，如果数据量较大，这个操作可能会比较耗时，需要耐心等待。