daily_zrt_sales = zrt_data.groupby('update_time')['sale_count'].sum()
时间: 2023-09-02 12:06:24 浏览: 43
这是一个针对数据框(DataFrame) zrt_data 的操作,使用了 Pandas 库中的 groupby() 方法,按照 update_time 列分组,然后对每组中的 sale_count 列求和,得到一个 Series 类型的 daily_zrt_sales,其中每个元素表示对应日期的销售总量。
相关问题
zrt_data=data.query('店名'=='自然堂')
好的,您的第一个问题是关于Python中的数据操作。根据您的要求,您想从一个名为"data"的数据表中筛选出"店名"为"自然堂"的数据,并将其赋值给名为"zrt_data"的变量。根据您提供的代码,我注意到您使用了pandas库中的query()函数,但是您的语法有误。正确的语法应该是:
```
zrt_data = data.query('店名 == "自然堂"')
```
这将会返回一个新的DataFrame,其中包含了"data"表中"店名"为"自然堂"的所有数据行。希望这个回答可以帮到您!
zrt_data['update_time'] = pd.DatetimeIndex(zrt_data['update_time']).day
这是一段将 pandas DataFrame 数据中的 "update_time" 列转换为日期时间格式,并提取出该日期时间的天数,并将其赋值给 "update_time" 列的代码。具体来说,代码中的 `pd.DatetimeIndex(zrt_data['update_time'])` 将 "update_time" 转换为 pandas 的日期时间格式,`.day` 提取出了该日期时间的天数。这样做可能是为了将日期时间转化为更易处理的数据格式,以便后续分析与处理。