df1=df_filtered[~df_filtered['店铺类别'].str.contains('地名地址')]

这行代码是在对一个名为`df_filtered`的DataFrame进行操作，其中`~`表示取反操作。这行代码的作用是从`df_filtered`中筛选出`店铺类别`列中不包含字符串`地名地址`的行，并将结果赋值给`df1`。换句话说，`df1`中包含了`df_filtered`中`店铺类别`列中不包含字符串`地名地址`的所有行。

相关问题

risk_factor_df.fillna(0,inplace=True) risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip() risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("//","0") risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("?","0") corr_matrix = risk_factor_df1.corr() corr_matrix corr_graph = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto") corr_graph.show()

这段代码主要是使用 Python 的 Pandas、Plotly 等库对数据进行相关性分析，并绘制相关性热力图。具体的实现过程如下：

1. `risk_factor_df.fillna(0,inplace=True)`：将 DataFrame 中的缺失值用 0 填充。

2. `risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip()`：将 DataFrame 转换为字符串，并去除字符串两端的空格。

3. `risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("//","0")` 和 `risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("?","0")`：将字符串中的 "//" 和 "?" 替换成 0，这里可能是为了去除一些异常值，具体需要根据数据情况而定。

4. `corr_matrix = risk_factor_df1.corr()`：使用 Pandas 的 `corr()` 方法计算 DataFrame 中各列之间的相关系数，得到相关系数矩阵。

5. `corr_graph = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto")`：使用 Plotly 的 `imshow()` 方法绘制相关性热力图，其中 `aspect="auto"` 表示自适应纵横比。

6. `corr_graph.show()`：将热力图显示出来。

需要注意的是，这段代码中的 `risk_factor_df` 是一个 Pandas DataFrame 对象，而 `corr_matrix` 也是一个 Pandas DataFrame 对象，因此在进行相关性分析和数据处理时需要熟练掌握 Pandas 的相关方法和技巧。

解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df

这段代码是对一个名为 `__temp_df` 的数据框进行处理，并将处理结果存储在 `return_data` 字典的 `goods` 键下。

首先，根据条件 `__temp_df['show_name'] == '第三方商品'`，筛选出满足条件的行，存储在 `__df1` 中。如果 `__df1` 不为空，则对其进行数据透视操作，按照 `name` 和 `show_name` 分组，计算 `buy_num` 的总和，并重置索引。否则，保留 `__df1` 的 `name`、`show_name` 和 `buy_num` 列。

接着，根据条件 `__temp_df['show_name'] != '第三方商品'`，筛选出满足条件的行，存储在 `__df2` 中。如果 `__df2` 不为空，则对其进行数据透视操作，按照 `gt_uuid` 和 `show_name` 分组，计算 `buy_num` 的总和，并重置索引。然后，将 `__df2` 与一个包含列名为 `['gt_uuid', 'goods_name']` 的 DataFrame 进行左连接，并将结果存储在 `__df2` 中。最后，保留 `__df2` 的 `goods_name`、`show_name` 和 `buy_num` 列，并将列名 `goods_name` 改为 `name`。

接下来，通过合并 `__df1` 和 `__df2` 构成新的数据框 `__temp_df`。之后，删除 `__df1` 和 `__df2` 变量。

然后，对 `__temp_df` 进行列名的重命名，将 `name` 改为 `goods_name`，`show_name` 改为 `gc_name`，`buy_num` 改为 `num`。将 `__temp_df` 按照 `num` 降序排序。

接着，将 `__temp_df` 转换为字典格式，并将结果存储在 `return_data` 字典的 `goods_list` 键下。再次对 `__temp_df` 进行处理，只保留 `gc_name` 和 `num` 两列，并进行数据透视操作，按照 `gc_name` 分组，计算 `num` 的总和，并重置索引。最后，将结果按照 `num` 降序排序。

最后，将处理后的 `__temp_df` 转换为字典格式，并将结果存储在 `return_data` 字典的 `gc_list` 键下。最后，删除 `__temp_df` 变量。