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)是否正确？

这段代码是在对`new_array`进行处理之后，将得到的结果存入`df_new`数据框中。代码中，首先定义了一个`df_new`的空数据框，用于存储处理后的结果。然后使用四重for循环遍历`new_array`，将大于0的元素添加到`df_new`中。最后打印出`df_new`的内容。

根据代码的逻辑，这段代码应该是正确的。但是需要根据具体的数据集进行验证。

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new_array=np.zeros((4,12,100,9)) 2 for i in range(len(df_array)): ----> 3 new_array[df_array[i][5]-2013][df_array[i][6]-1][df_array[i][1]][df_array[i][2]]+=df_array[i][3] 4 df_new = pd.DataFrame(columns=['创建年', '创建月', '物料编号', '应发库', '销售订单数量']) IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices需要如何更改

这个错误是因为在使用索引时，使用了非整数类型的值。可能是因为df_array中的某些值不是整数类型导致的。你可以使用astype()方法将其转换为整数类型。另外，代码中的第3行需要将df_array的长度存储在变量中，以避免在循环中多次计算。下面是修改后的代码：

df_array = df_array.astype(int)
array_len = len(df_array)
new_array = np.zeros((4, 12, 100, 9))

for i in range(array_len):
    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'])

希望能对你有所帮助。

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。