import pandas as pd inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv' inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv' # 读入数据 data = pd.read_csv(inputfile1,encoding = 'gbk') types = pd.read_csv(inputfile2,encoding = 'gbk') group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index() group_sorted = group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() # 总量 data_nums = data.shape[0] del group_sorted['index'] group_sorted.head()标解注释

这段代码的作用是从两个csv文件中读取数据，对商品订单数据进行分组统计并按照商品销量降序排列，最后输出排名前几的商品销量信息。

具体注释如下：

import pandas as pd

# 指定两个数据文件的路径
inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv'
inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv'

# 读入两个数据文件
data = pd.read_csv(inputfile1, encoding='gbk')
types = pd.read_csv(inputfile2, encoding='gbk')

# 对商品订单数据按照商品名称进行分组统计，并计算每个商品的订单数量
group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index()

# 对分组统计结果按照订单数量降序排列
group_sorted = group.sort_values('id', ascending=False).reset_index()

# 获取数据集的行数
data_nums = data.shape[0]

# 删除group_sorted中的index列，并输出前几行数据
del group_sorted['index']
group_sorted.head()

其中，`pd.read_csv()`可以读取csv文件，`groupby()`可以对DataFrame对象按照指定列进行分组，`count()`可以统计每组的数量，`reset_index()`可以重置索引。`sort_values()`可以按照指定列进行排序，`ascending=False`表示降序排列，`del`可以删除DataFrame对象的指定列。