# 先筛选“非酒精饮料”类型的商品，然后求百分比，然后输出结果到文件。 # 挑选商品类别为“非酒精饮料”并排序 import warnings selected_goods = sort_links.loc[sort_links['Types'] == '非酒精饮料'] # 对所有的“非酒精饮料”求和 child_nums = selected_goods['id'].sum() # 求百分比 selected_goods.loc[:,'child_percent'] = selected_goods.apply(lambda line: line['id']/child_nums,axis = 1) selected_goods.rename(columns = {'id':'count'},inplace = True) outfile2 = 'child_percent.csv' # 输出结果 sort_link_group.to_csv(outfile2, index = False,header = True,encoding='gbk') print('非酒精饮料内部商品的销量及其占比:\n') selected_goods标解注释

这段代码是对一个数据集中的商品进行筛选、求和、计算百分比，然后输出结果到一个 CSV 文件中。具体解释如下：

1. `sort_links` 是一个数据集，包含了各种商品的信息，其中包括了商品类型 `Types` 和商品销售量 `id`。

2. `selected_goods = sort_links.loc[sort_links['Types'] == '非酒精饮料']` 会选出所有类型为“非酒精饮料”的商品。

3. `child_nums = selected_goods['id'].sum()` 会对所有选中的商品的销售量求和，得到一个总销售量。

4. `selected_goods.loc[:,'child_percent'] = selected_goods.apply(lambda line: line['id']/child_nums,axis = 1)` 会添加一列 `child_percent`，计算每个商品销售量占总销售量的百分比。

5. `selected_goods.rename(columns = {'id':'count'},inplace = True)` 会将 `id` 列的名称改为 `count`。

6. `outfile2 = 'child_percent.csv'` 定义了输出文件的名称。

7. `selected_goods.to_csv(outfile2, index = False, header = True, encoding='gbk')` 会将结果输出到 CSV 文件中，其中 `index = False` 表示不需要输出行索引，`header = True` 表示输出列名，`encoding='gbk'` 表示使用 GBK 编码。

8. `print('非酒精饮料内部商品的销量及其占比:\n')` 最后会输出一个字符串，表示输出结果的含义。