for i in range(0,len(df)): df["month"][i] = month[df["month"][i]]

这行代码使用了一个 for 循环遍历了 DataFrame 的每一行，然后将每一行中 "month" 列对应的值替换成一个字典 month 中对应的值。具体来说，代码中的 df["month"][i] 表示获取 DataFrame 中第 i 行的 "month" 列的值，然后通过 month[df["month"][i]] 找到对应的字典值，并将其赋值给 df["month"][i]，即将原来的值替换掉。这样做的目的可能是将英文月份转化为数字月份，方便后续的计算和分析。需要注意的是，这种逐行遍历的方式效率较低，对于大数据集可能会存在性能问题。

相关问题

new_array=np.zeros((4,12,100,9)) for i in range(len(df_array)): new_array[df_array[i][5]-2013][df_array[i][6]-1][df_array[i][1]][df_array[i][2]]+=df_array[i][3] df_new = pd.DataFrame(columns=['创建年', '创建月', '物料编号', '应发库', '销售订单数量']) i=0 for year_ in range(4): for month_ in range(12): for index_ in range(100): for warehouse_ in range(9): if new_array[year_][month_][index_][warehouse_]>0: df_new=df_new.append(pd.DataFrame({'创建年':year_+2013,'创建月':month_+1,'物料编号':index_,'应发库':warehouse_,'销售订单数量':new_array[year_][month_][index_][warehouse_]},index=[i])) i+=1 print(df_new)请修改正确

根据你提供的代码，可能需要进行以下更正：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设 df_array 是一个二维数组，包含一些数据
df_array = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 2015, 7],
                     [6, 7, 8, 9, 10, 2014, 11],
                     [12, 13, 14, 15, 16, 2013, 17]])

# 初始化 new_array
new_array = np.zeros((4, 12, 100, 9))

# 遍历 df_array 中的每一行
for i in range(len(df_array)):
    # 将 df_array 中的年份和月份转换为整数值
    year = int(df_array[i][5])
    month = int(df_array[i][6])

    # 在 new_array 中增加对应的值
    new_array[year-2013][month-1][df_array[i][1]][df_array[i][2]] += df_array[i][3]

# 将 new_array 转换为 DataFrame
df_new = pd.DataFrame(columns=['创建年', '创建月', '物料编号', '应发库', '销售订单数量'])
for year_ in range(4):
    for month_ in range(12):
        for index_ in range(100):
            for warehouse_ in range(9):
                if new_array[year_][month_][index_][warehouse_] > 0:
                    df_new = df_new.append(pd.DataFrame({'创建年': year_+2013,
                                                          '创建月': month_+1,
                                                          '物料编号': index_,
                                                          '应发库': warehouse_,
                                                          '销售订单数量': new_array[year_][month_][index_][warehouse_]},
                                                         index=[0]), ignore_index=True)
print(df_new)

这段代码的目的是将一个二维数组 df_array 中的数据按照年份、月份、物料编号和应发库进行汇总，并将结果保存在一个 DataFrame 中。新的代码使用了四个年份（2013-2016）、12个月份、100个物料编号和9个应发库。其中，new_array 用于存储每个组合中的值，df_new 用于存储最终的结果。

在计算 new_array 的值时，将 df_array 中的年份和月份转换为整数值，以避免出现索引错误。在计算 df_new 的值时，使用 append() 方法将每个组合的结果添加到 df_new 中。在添加新行时，使用参数 ignore_index=True 确保索引正确。

找出以下代码的错误并改正import pandas as pd df=pd.read_csv("D:/qcbj/sj/sales_details.csv") df1=df.dropna() df1.to_csv('D:/qcbj/sj/sales_dropna.csv',index=None) count=0 for i in range(len(df)): if (df['应发库'][i]!="sz" and df['应发库'][i]!="cs" and df['应发库'][i]!="sy" and df['应发库'][i]!="sh" and df['应发库'][i]!="cd" and df['应发库'][i]!="xa" and df['应发库'][i] !="km" and df['应发库'][i]!="jn" and df['应发库'][i]!="bj"): count+=1 print (count) droplist=[] for i in range(len(df)): if (df['应发库'][i]!="sz"and df['应发库'][i]!="cs"and df['应发库'][i]!="sy"and df['应发库'][i]!="sh"and df['应发库'][i]!="cd"and df['应发库'][i]!="xa"and df['应发库'][i]!="km"and df['应发库'][i]!="jn"and df['应发库'][i]!="bj"): droplist.append(i) df2=df1.drop(labels=droplist,axis=0) temp1=[] temp2=[] for i in range(len(df)): temp1.append(df['销售订单数量'][i].replace(',','')) temp2.append(df['销售订单数量'][i].replace(',','')) df['销售订单数量']=temp1 df['销售订单数量']=temp2 x=pd.factorize(df['物料编号']) y=pd.factorize(df['应发库']) df['物料编号']=x[0] df['应发库']=y[0] year=[] month=[] for i in range(len(df)): year.append(int(df['创建日期'][i][0:4])) month.append(int(df['创建日期'][i][5:7])) df['创建年']=year df['创建月']=month df import numpy as np df_array=np.array(df)

代码中有以下问题：

1. 在执行 `temp2.append(df['销售订单数量'][i].replace(',',''))` 时，应该替换的是 `df['发货数量'][i]` 而不是 `df['销售订单数量'][i]`。

2. 在执行 `df['销售订单数量']=temp1` 和 `df['销售订单数量']=temp2` 时，应该将 `df['销售订单数量']` 和 `df['发货数量']` 两列分别赋值为 `temp1` 和 `temp2`。

3. 在执行 `x=pd.factorize(df['物料编号'])` 和 `y=pd.factorize(df['应发库'])` 时，应该使用 df1 而不是 df。

4. 在执行 `year.append(int(df['创建日期'][i][0:4]))` 和 `month.append(int(df['创建日期'][i][5:7]))` 时，应该使用 df1 而不是 df。

5. 在执行 `df_array=np.array(df)` 时，应该使用 df1 而不是 df。

以下是修改后的代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("D:/qcbj/sj/sales_details.csv")
df1 = df.dropna()
df1.to_csv('D:/qcbj/sj/sales_dropna.csv', index=None)

count = 0
for i in range(len(df)):
    if (df['应发库'][i] != "sz" and df['应发库'][i] != "cs" and df['应发库'][i] != "sy" and df['应发库'][i] != "sh" and df['应发库'][i] != "cd" and df['应发库'][i] != "xa" and df['应发库'][i] != "km" and df['应发库'][i] != "jn" and df['应发库'][i] != "bj"):
        count += 1
print(count)

droplist = []
for i in range(len(df)):
    if (df['应发库'][i] != "sz" and df['应发库'][i] != "cs" and df['应发库'][i] != "sy" and df['应发库'][i] != "sh" and df['应发库'][i] != "cd" and df['应发库'][i] != "xa" and df['应发库'][i] != "km" and df['应发库'][i] != "jn" and df['应发库'][i] != "bj"):
        droplist.append(i)
df2 = df1.drop(labels=droplist, axis=0)

temp1 = []
temp2 = []
for i in range(len(df)):
    temp1.append(df['销售订单数量'][i].replace(',', ''))
    temp2.append(df['发货数量'][i].replace(',', ''))
df1['销售订单数量'] = temp1
df1['发货数量'] = temp2

x = pd.factorize(df1['物料编号'])
y = pd.factorize(df1['应发库'])
df1['物料编号'] = x[0]
df1['应发库'] = y[0]

year = []
month = []
for i in range(len(df1)):
    year.append(int(df1['创建日期'][i][0:4]))
    month.append(int(df1['创建日期'][i][5:7]))
df1['创建年'] = year
df1['创建月'] = month

df_array = np.array(df1)