#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)

这段代码是读取一个名为'test_sales_data.csv'的文件，然后根据文件中'sku_id'字段的值统计销售量，并将结果存入长度为77的数组PS中。具体来说，代码首先构建了一个长度为77的数组PS，并将其所有元素初始化为0。然后对于文件中的每一行数据，如果该行的'sku_id'字段以'SKU'开头，就将其对应的销售量加到PS数组中对应下标的位置上。最后，输出PS数组的值，即77个商品的销售量。

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。