统计每个User的用餐人数和消费金额。利用info_user表中的'number_consumers','expenditure'两列来计算用餐人数和消费金额，使用groupby语句，对'USER_ID'进行分组，计算'number_consumers','expenditure'的sum和，新的数据存于info_user2中，使用info_user2 = info_user2.reset_index()语句，使得'USER_ID'也成为info_user2的一列，使用语句info_user2.columns = ['USER_ID', 'numbers', 'amount']，对三列数据进行重命名。打印info_user2，结果如下：

抱歉，我无法直接访问您的数据库或数据表。但是，我可以提供相应的SQL语句供您参考：

SELECT USER_ID, SUM(number_consumers) AS numbers, SUM(expenditure) AS amount
FROM info_user
GROUP BY USER_ID;

这条SQL语句会根据`USER_ID`对`info_user`表中的记录进行分组，并计算每个分组内`number_consumers`和`expenditure`的总和。结果会包括`USER_ID`、用餐人数和消费金额三列，其中用餐人数和消费金额的列会分别命名为`numbers`和`amount`。您可以使用类似以下的代码将查询结果存储到`info_user2`数据框中：

import pandas as pd

# 连接数据库并查询数据
conn = create_engine('数据库连接信息')
info_user2 = pd.read_sql_query('SELECT USER_ID, SUM(number_consumers) AS numbers, SUM(expenditure) AS amount FROM info_user GROUP BY USER_ID;', conn)

# 重命名列
info_user2.columns = ['USER_ID', 'numbers', 'amount']

# 打印结果
print(info_user2)

相关问题

make menuconifg中的 (2) Maximum number of consumers per trigger 介 绍

"Maximum number of consumers per trigger" 是指每个触发器（trigger）可以同时启动的最大消费者（consumer）数。在使用消息队列时，当有消息到达时触发器会将消息发送给消费者进行处理，这时如果有多个消费者在等待处理消息，就需要通过设置最大消费者数来控制同时处理消息的数量，防止系统资源过度占用。通常情况下，这个值需要根据具体的业务场景和系统硬件资源进行调整，以达到最优的性能表现。

生产者-消费者问题(计算机系统中的许多问题都可归结为此问题)描述如下：生产者与消费者可以通过一个环形缓冲池联系起来，环形缓冲池由几个大小相等的缓冲块组成，每个缓冲块容纳一个产品。每个生产者可不断地每次往缓冲池中送一个生产产品，而每个消费者则可不断地每次从缓冲池中取出一个产品。 编写程序模拟多个生产者和多个消费者共享缓冲池的生产和消费过程。 要求： 1. 设计信号量用于进行生产者-消费者、生产者-生产者、消费者-消费者之间的同步控制； 2. 创建多个(不少于5个)进程或者线程模拟生产者和消费者； 3. 缓冲池大小定义在10-20，缓冲块中的产品为数据； 4. 程序运行结果能实时显示缓冲池中生产和消费产品的过程，包括断点、推进时间、次序等，

好的，这是一个经典的生产者-消费者问题，我可以为你提供一个基本的解决方案，你可以根据这个方案进行改进和优化。这个方案使用Python的多线程实现，需要使用threading和time模块。

首先，定义一个缓冲池类，包括一个环形缓冲池和相应的同步控制变量：

import threading
import time

class Buffer:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.buffer = [None] * size
        self.in_index = 0
        self.out_index = 0
        self.count = 0
        self.mutex = threading.Semaphore(1)
        self.empty = threading.Semaphore(size)
        self.full = threading.Semaphore(0)

在这个缓冲池类中，我们使用了三个信号量：mutex、empty和full。mutex用于保证缓冲池的互斥访问，empty用于保证缓冲池中至少存在一个空缓冲块，full用于保证缓冲池中至少存在一个产品。

接下来，定义一个生产者类，实现生产者的功能：

class Producer(threading.Thread):
    def __init__(self, buffer):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.buffer = buffer

    def run(self):
        while True:
            self.buffer.empty.acquire()
            self.buffer.mutex.acquire()

            # 生产产品
            self.buffer.buffer[self.buffer.in_index] = "product"
            self.buffer.count += 1
            print("Producer produces a product, now %d products in buffer." % self.buffer.count)

            self.buffer.in_index = (self.buffer.in_index + 1) % self.buffer.size

            self.buffer.mutex.release()
            self.buffer.full.release()

            time.sleep(1)

在这个生产者类中，我们使用了两个信号量：empty和mutex。当缓冲池中至少存在一个空缓冲块时，生产者可以往缓冲池中添加产品。通过acquire和release方法，我们保证了对缓冲池的互斥访问。

接下来，定义一个消费者类，实现消费者的功能：

class Consumer(threading.Thread):
    def __init__(self, buffer):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.buffer = buffer

    def run(self):
        while True:
            self.buffer.full.acquire()
            self.buffer.mutex.acquire()

            # 消费产品
            self.buffer.buffer[self.buffer.out_index] = None
            self.buffer.count -= 1
            print("Consumer consumes a product, now %d products in buffer." % self.buffer.count)

            self.buffer.out_index = (self.buffer.out_index + 1) % self.buffer.size

            self.buffer.mutex.release()
            self.buffer.empty.release()

            time.sleep(1)

在这个消费者类中，我们同样使用了两个信号量：full和mutex。当缓冲池中至少存在一个产品时，消费者可以从缓冲池中取出一个产品。通过acquire和release方法，我们保证了对缓冲池的互斥访问。

最后，我们创建多个生产者和消费者实例，并启动它们：

buffer = Buffer(10)

producers = [Producer(buffer) for i in range(5)]
consumers = [Consumer(buffer) for i in range(5)]

for producer in producers:
    producer.start()

for consumer in consumers:
    consumer.start()

这样，我们就实现了一个基本的生产者-消费者模型。你可以根据需求进行改进和优化。