烦恼1234

摘要： 背景 这边想要计算 df2中各个销售人员的销售额，而销售额来自于 df1中，有点类似于 excel中的sumifs。 1.一般思路是对两张表进行merge，然后进行groupby，但是比较麻烦。 2. 对于df2销售人员的销售额来说无非是 取相同地区 及人员的 销售额 然后进行聚合即可。涉及到筛选， 阅读全文

摘要： case 1在pandas文档中有一个操作：交换两列的value import pandas as pd import numpy as np values = np.arange(40).reshape(10,4) dates = pd.date_range('2022-01-01',period 阅读全文

摘要： 背景：得到账单数据，需要对其进行处理，针对其中一个列进行字符拆分并生成新列： 需要在 列 L、M、N...对费用明细这一列拆分：如下图所示 思路如下 第一步：对费用明细这一列 先取出字符，然后用正则取出 费用明目，即我们要创建新列的 columns； 第二步：因为最后生成的dateframe ，字典 阅读全文

摘要： # 各前置仓单品周转 use item; select temp.SP码,temp.spname,temp.仓库,temp.城市,temp.前置仓库存量,temp.前30天销售,ifnull(if(前置仓库存量>0,前置仓库存量/(前30天销售/30),0),'有库存无销售') as 库存周转天数, 阅读全文

摘要： # 创建表格 CREATE TABLE `sales` ( `商品` varchar(200), `sp码` varchar(200), `发货数量` smallint, `出库单价` double, `出库货值` decimal(30,3), `仓库` varchar(200), `城市`varc 阅读全文

摘要： 千图网下载内容链接 ，为后续利用缓存内容实现内容分发。在这里先继续一下 缓存地址 阅读全文

摘要： excel转换为csv格式 通过excel保存的时候选择为csv格式即可 创建数据库以及表格 CREATE DATABASE 数据库名; /*!40101 SET NAMES utf8 */; /*!40101 SET SQL_MODE=''*/; /*!40014 SET @OLD_UNIQUE_ 阅读全文

该文被密码保护。 阅读全文

摘要：  阅读全文

该文被密码保护。 阅读全文