#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
时间: 2023-07-15 08:11:33 浏览: 53
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。
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。
train_data = pd.read_csv("01.Train_Data.csv") test = pd.read_csv("01.Test_Data.csv")
好的,你的第一个问题是关于读取训练数据和测试数据的。你可以使用`pd.read_csv()`函数来读取CSV文件,将数据存储在Pandas的DataFrame中。根据你提供的代码,你想将训练数据存储在名为`train_data`的DataFrame中,将测试数据存储在名为`test`的DataFrame中。
请确保CSV文件的路径正确,并且Pandas库已经正确地导入。另外,你可以使用其他适合的函数来读取不同格式的文件。
如果还有其他问题,请继续提问。