Hai = Hai.___(0) Hai = Hai[___.___(___=___)!=0] Hai

在这个Python表达式中，你似乎是在对Pandas DataFrame对象`Hai`进行操作。首先部分 `Hai = Hai.___(0)` 应该是指使用Pandas的`fillna`方法，将所有NaN值填充为0，即：

Hai.fillna(0, inplace=True)  # 使用0填充所有NaN值，inplace=True用于直接修改原数据

接下来的部分 `Hai = Hai[___.___(___=___)!=0]` 可能是在筛选出某个条件下的非零值行。由于省略了具体的列名，假设我们需要基于某列`column_name`判断，可以使用布尔索引来选择满足条件的行，比如`column_name != 0`。完整的代码应该是：

# 确定筛选列
column_name = "project_amount"

# 过滤掉`column_name`列非零值的行
Hai = Hai[Hai[column_name] != 0]

这里的`project_amount`应替换为你实际的数据表中对应于“项目金额”的列名。

最终的`Hai`就是经过填充缺失值并筛选出非零项目的DataFrame。

相关问题

删除重复的报表项目数据 Hai = Hai.___(___=['应收票据及应收账款','其他应收款(合计)','在建工程(合计)','固定资产及清理(合计)','应付票据及应付账款','其他应付款(合计)']) Hai

在Python中，如果你有一个名为Hai的字典列表，其中包含一些重复的数据项，你可以使用集合（set）来删除重复元素，然后再将其转换回列表形式。这里假设`__getitem__`是你想要获取列表中指定键值对的方法，并且`['应收票据及应收账款', ...]`是你要保留的键名。以下是实现步骤：

# 假设Hai是一个字典列表，每个字典都有相同的键
keys_to_remove_duplicates = ['应收票据及应收账款', '其他应收款(合计)', '在建工程(合计)', '固定资产及清理(合计)', '应付票据及应付账款', '其他应付款(合计)']

# 使用set去除重复，然后转回list并使用get方法获取对应键的值
Hai_unique = [Hai[i][key] for i in range(len(Hai)) if key not in keys_to_remove_duplicates for key in keys_to_remove_duplicates]

Hai = Hai_unique

这样，`Hai`就只包含了不重复的报表项目数据。

plot.SH <- function() { df2 <- data.frame( date = rep(dat$date,2), yy = c(dat$SH,dat$JL), type = rep(c("Shang Hai","Ji Lin"),each=n)) png("Fig-SH-JL-2022.png",width = 1024,height = 1024) p2 <- ggplot(df2, aes(date, yy)) + geom_point() p2 <- p2 + scale_x_date(date_labels = "%b%d") p2 <- p2 + facet_wrap( ~ type, scales = "free_y", nrow = 2) p2 + labs(y = "daily confirmed")+ labs(x = "date") + theme(axis.text = element_text(size = 17), axis.title.y = element_text(size = 17), strip.text = element_text(size = 17), legend.position = "none") dev.off() }

这是一个 R 语言的函数，用于绘制日期和每日确诊病例数的散点图，其中包含了上海和吉林两个地区的数据。函数中使用了 ggplot2 包来进行数据可视化，通过 facet_wrap 函数将两个地区的数据分别展示在两个子图中。函数还设置了图像的宽度、高度、标签和字体大小等参数，并最终将图像保存在 png 格式的文件中。