'交易天数' is not a valid function name for transform(name).

Apologies for the confusion. The function name for `transform()` should be a valid aggregation function. If you want to add a new column representing the number of trading days for each group, you can use the `count()` function instead.

Here's the updated code:

data['size'] = data.groupby('group')['group'].transform('count')

This will add a new column named "size" that represents the count of trading days for each group. The `count()` function counts the number of non-null values in each group.

Please modify the code according to your specific data and requirements.

相关问题

'31' is not a valid function for 'Series' object 但是抛出了这个错误

根据你提供的代码，我猜测可能是字典中的月份天数值被当做字符串处理，导致在进行apply()函数操作时出现了错误。你可以尝试将字典中的月份天数值改为数字类型，或者在apply()函数中使用int()函数将字符串转换为数字类型，例如：

月天数 = {'1月': 31, '2月': 28, '3月': 31, '4月': 30, '5月': 31, '6月': 30, '7月': 31, '8月': 31, '9月': 30, '10月': 31, '11月': 30, '12月': 31}
yfx_zhoubao_月_区['月自然天数'] = jyfx_zhoubao_月_区['月'].apply(lambda x: 月天数[x])

或者：

月天数 = {'1月': '31', '2月': '28', '3月': '31', '4月': '30', '5月': '31', '6月': '30', '7月': '31', '8月': '31', '9月': '30', '10月': '31', '11月': '30', '12月': '31'}
yfx_zhoubao_月_区['月自然天数'] = jyfx_zhoubao_月_区['月'].apply(lambda x: int(月天数[x]))

这样应该就可以避免出现该错误了。

SELECT A.THREEBONAME 三级预算中心, A.PRODUCTNAME2 产品大类, A.PRODUCTCODE4 物料编码, A.PRODUCTNAME4 物料名称, A.天数 活动天数, case when A.天数=0 THEN A.差值 ELSE A.天数 END AS 已持续天数, sum(B.POS_QTY_PCS) 活动数量和, sum(B.POS_QTY_PKG) 活动箱数和, sum(B.POS_AMT) 活动金额和 from (SELECT A.ONEBONAME, A.TWOBONAME, A.THREEBONAME, A.PRODUCTNAME2, A.PRODUCTCODE4, A.PRODUCTNAME4, DATE_FORMAT(A.ACTIVITYSTARTDATE,'%Y%m%d') STARTDATE, DATE_FORMAT(A.ACTIVITYENDDATE,'%Y%m%d') ENDDATE, DATE_FORMAT(DATE_SUB(A.ACTIVITYSTARTDATE, INTERVAL 91 DAY),'%Y%m%d') 未促销开始日期, A.ACTIVITYENDDATE-A.ACTIVITYSTARTDATE+1 天数, to_days(now()) - to_days(A.ACTIVITYSTARTDATE)+1 差值 FROM ka_wantwant_prod.VACTIVITYDETAIL A ) A LEFT JOIN (select A.KA_SYSTEM_CODE, B.BW_SYSTEM_NAME, A.SALES_COM_ID_WH, B.KA_SALES_COM_ID_WH_NAME, B.TPM_THREEBONAME, A.PROD_MATL_ID, A.POS_DATE, A.POS_QTY_PCS, A.POS_QTY_PKG, A.POS_AMT FROM ka_wantwant_prod.tras_ka_pos_history A left join (select distinct C.KA_SALES_COM_ID_WH,C.KA_SALES_COM_ID_WH_NAME,C.BW_SYSTEM_CODE,C.BW_SYSTEM_NAME,C.TPM_THREEBONAME from ka_wantwant_prod.ka_pos_tpm_config C) B on A.KA_SYSTEM_CODE=B.BW_SYSTEM_CODE AND A.SALES_COM_ID_WH=B.KA_SALES_COM_ID_WH ) B ON A.PRODUCTCODE4=B.PROD_MATL_ID AND A.THREEBONAME=B.TPM_THREEBONAME AND B.POS_DATE<=A.ENDDATE AND B.POS_DATE>=A.STARTDATE where DATE_FORMAT(A.STARTDATE,'%Y%m')='202305' and B.POS_QTY_PCS is not null GROUP BY A.THREEBONAME, A.PRODUCTNAME2, A.PRODUCTCODE4, A.PRODUCTNAME4, A.天数, 已持续天数

这段 SQL 语句的作用是查询某个时间段内的营销活动和销售数据，并对其进行汇总。其中包括：

- 三级预算中心、产品大类、物料编码、物料名称、活动天数、已持续天数、活动数量和、活动箱数和、活动金额和等字段；
- 使用子查询获取营销活动的相关信息，并计算出活动天数和已持续天数；
- 使用左连接关联销售数据，对数据进行汇总，同时过滤掉 POS_QTY_PCS 为空的记录；
- 使用 GROUP BY 对结果进行分组，以便进行汇总计算。

需要注意的是，这段 SQL 语句在执行时可能存在性能问题，可以考虑进行优化。具体优化方法可以根据实际情况进行调整，例如：

- 创建合适的索引，以加快查询速度；
- 避免在 WHERE 子句中使用函数，以避免索引失效；
- 尽可能使用 INNER JOIN 而不是 LEFT JOIN；
- 避免在 GROUP BY 子句中使用过多的字段，以提高查询效率；
- 避免使用 SELECT *，只选择需要的列等。