numpy任务一：读取’某地区房屋销售数据.csv’文件赋给sale_data，为sale_data增加两列数据，第一列名为‘大区邮编’，内容为原数据’地区邮编’数字中的前两位,如“2615”中的“26”。第二列名为‘销售数量’，其值全为1。

好的，我明白了。针对你的问题，以下是代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取csv文件
sale_data = pd.read_csv('某地区房屋销售数据.csv')

# 获取前两位数字
sale_data['大区邮编'] = sale_data['地区邮编'].apply(lambda x: str(x)[:2])

# 添加‘销售数量’列，全为1
sale_data['销售数量'] = 1

经过以上代码实现，`sale_data`将会增加两列数据，其中`大区邮编`为原数据`地区邮编`数字中的前两位，第二列`销售数量`全为1。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import pandas as pd import urllib # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚' ;" cur.execute(select_sqli) data=cur.fetchall() except Exception as e: print("创建数据表失败:", e) else: print("创建数据表成功;") #data = pd.read_csv('car_sales.csv', index_col='Month', parse_dates=True) time=[] for i in range(len(data)): time.append(datetime.strptime(data[i][0], '%Y-%m')) print(time)哪里有错

在这段代码中，你没有导入 `datetime` 模块，所以不能使用 `datetime.strptime()` 函数。你可以在代码开头添加 `from datetime import datetime` 来导入 `datetime` 模块，并修正报错问题。此外，在读取 `data` 时，你可以直接使用 `pd.DataFrame()` 函数将其转化为 Pandas DataFrame 格式，而不需要手动解析时间和数据。修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA 
from sklearn.metrics import mean_squared_error 
import pymysql 
import time,os 
import re 
import requests 
import urllib 
from datetime import datetime

# ---------连接--------------
connect = pymysql.connect(host='localhost',   # 本地数据库                           
                          user='root',                           
                          password='123456',                           
                          port=3306,                           
                          charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 
cur = connect.cursor() 
print(cur)  

# 读取数据 
try:     
    select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚';"     
    cur.execute(select_sqli)     
    data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])
except Exception as e:     
    print("读取数据失败:", e) 
else:     
    print("读取数据成功") 

# 转换时间格式 
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')

print(data)