df_user.___pivot table(['年收入’,’年消费’],[‘视力’],aggfunc=’mean’)#显示pivottable透视表

您提供的代码存在语法错误，应该是 `df_user.pivot_table(['年收入', '年消费'], ['视力'], aggfunc='mean')`。这段代码的含义是，根据 `df_user` 数据框中的 `视力` 列生成一个透视表，并计算每个单元格中 `年收入` 和 `年消费` 列的均值。

请注意，根据您的数据情况，`年收入`、`年消费` 和 `视力` 字段的名称可能不同，您需要将代码中的这些字段名称替换为真实的字段名称。另外，`pivot_table()` 方法需要指定两个参数，分别是 `values` 和 `index`，用于指定透视表中的数值和行。此外，如果不指定 `columns` 参数，则会生成一个仅包含行索引和数值的透视表。`aggfunc` 参数用于指定对数值进行聚合的函数，例如 `mean` 表示计算均值。

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df_user.___pivot table('年收入年消费，[视力"aggfunc=mean)#显示pivottable透视表

您提供的代码存在语法错误，应该是 `df_user.pivot_table('年收入', '年龄', '视力', aggfunc='mean')`。这段代码的含义是，根据 `df_user` 数据框中的 `年龄` 和 `视力` 两列数据生成一个透视表，并计算每个单元格中 `年收入` 列的均值。

请注意，根据您的数据情况，`年收入`、`年龄` 和 `视力` 字段的名称可能不同，您需要将代码中的这些字段名称替换为真实的字段名称。另外，`pivot_table()` 方法需要指定三个参数，分别是 `values`、`index` 和 `columns`，用于指定透视表中的数值、行和列。此外，`aggfunc` 参数用于指定对数值进行聚合的函数，例如 `mean` 表示计算均值。

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。