#产品销售量 data5 = pd.read_csv('D:\\运筹优化\\杉数科技比赛\\data\\test_sales_data.csv') # 构建长度为77的数组并初始化为0 PS = [0] * 77 # 根据第一列汇总求和销售量,并将结果填入数组 for i, row in data5.iterrows(): if row['sku_id'][:3] == 'SKU': idx = int(row['sku_id'][3:]) - 1 PS[idx] += row['sale'] # 输出结果 print(PS)怎么获得仓库j中产品k的销售量
时间: 2023-07-15 21:12:15 浏览: 39
要获得仓库j中产品k的销售量,需要首先根据提供的数据集中的sku_id列找到对应的产品k所在的行,然后再根据仓库编号找到所在的仓库j,最后统计该仓库中产品k的销售量即可。
可以使用 Pandas 库中的 DataFrame.loc 方法来筛选符合条件的行。示例代码如下:
```python
# 假设要查询仓库编号为1,产品编号为4的销售量
warehouse_id = 1
product_id = 4
# 筛选出符合条件的行
sales_data = data5.loc[(data5['sku_id'] == f'SKU{product_id:02d}') & (data5['warehouse_id'] == warehouse_id)]
# 计算销售量总和
sales_total = sales_data['sale'].sum()
# 输出结果
print(f"仓库{warehouse_id}中产品{product_id}的销售量为{sales_total}")
```
其中,`f'SKU{product_id:02d}'` 用于构造符合数据集中sku_id格式的字符串,例如当 product_id 为 4 时,它会构造出字符串 `'SKU04'`。`&` 用于连接两个条件,表示两个条件都需要满足。`sales_data['sale'].sum()` 表示对 sales_data 中的 sale 列进行求和操作。
相关问题
data = pd.read_csv怎么使用
data = pd.read_csv是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。下面是使用data = pd.read_csv的基本步骤:
1. 导入pandas库:
```
import pandas as pd
```
2. 使用data = pd.read_csv打开CSV文件:
```
data = pd.read_csv('filename.csv')
```
其中,'filename.csv'是你要读取的CSV文件的路径和文件名。
3. 可选的参数:
- delimiter:指定CSV文件中的分隔符,默认为逗号(,)。
- header:指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行。
- index_col:指定哪一列作为索引,默认为None,即不使用任何列作为索引。
- nrows:指定读取的行数,默认为None,即读取所有行。
- usecols:指定读取的列,默认为None,即读取所有列。
4. 对读取的数据进行操作:
一旦成功读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象,你可以使用pandas提供的各种函数和方法对数据进行处理和分析。例如,你可以使用以下方法:
- data.head():查看前几行数据。
- data.shape:获取数据的形状(行数和列数)。
- data.describe():获取数据的统计信息(均值、标准差等)。
- data['column_name']:访问特定列的数据。
#产品销售量 data5 = pd.read_csv('D:\运筹优化\杉数科技比赛\data\test_sales_data.csv') # 构建长度为77的数组并初始化为0 PS = [0] * 77 # 根据第一列汇总求和销售量,并将结果填入数组 for i, row in data5.iterrows(): if row['sku_id'][:3] == 'SKU': idx = int(row['sku_id'][3:]) - 1 PS[idx] += row['sale'] # 输出结果 print(PS)在代码中加入以dc_id区分销售量
你可以尝试修改代码如下:
```
data5 = pd.read_csv('D:\运筹优化\杉数科技比赛\data\test_sales_data.csv')
# 构建长度为77的数组并初始化为0
PS = [0] * 77
# 根据第一列汇总求和销售量,并将结果填入数组
for i, row in data5.iterrows():
if row['sku_id'][:3] == 'SKU':
idx = int(row['sku_id'][3:]) - 1
dc_id = row['dc_id'] - 1 # 获取dc_id并减一得到下标
PS[idx][dc_id] += row['sale'] # 在对应下标的dc_id上累加销售量
# 输出结果
print(PS)
```
这样修改后,你就可以根据dc_id分别统计每个仓库的销售量了。其中PS数组的第一维代表商品编号,第二维代表dc_id。
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