# 引入规则 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份，并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___df['销售单价'] * df['销售数量']__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组，便于逐年分析 # 遍历每个年份，计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __group.shape[0]_ # 计算该年份的总订单数量（行数） tota

看起来你的代码在计算销售金额和统计年份订单数量时有些地方需要完善。下面是修正后的代码： ```python import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份，并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = df['销售单价'] * df['销售数量'] # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组，便于逐年分析 # 遍历每个年份，计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = group.shape[0] # 计算该年份的总订单数量（行数） total_sales_amount = group['销售金额'].sum() # 计算该年份的总销售金额 average_sales_amount = group['销售金额'].mean() # 计算该年份的平均销售金额 max_sales_amount = group['销售金额'].max() # 计算该年份的最大单笔销售金额 min_sales_amount = group['销售金额'].min() # 计算该年份的最小单笔销售金额 print(f"年份: {year}") print(f"总订单数量: {total_order_count}") print(f"总销售金额: {total_sales_amount:.2f}") print(f"平均销售金额: {average_sales_amount:.2f}") print(f"最大单笔销售金额: {max_sales_amount:.2f}") print(f"最小单笔销售金额: {min_sales_amount:.2f}") print("\n") ``` 解释： 1. 添加年份列：使用 `pd.to_datetime` 将 `订单日期` 转换为日期时间格式，并提取年份。 2. 计算销售金额：将 `销售单价` 和 `销售数量` 相乘，得到每个订单的 `销售金额`。 3. 按年份分组：使用 `groupby` 方法按 `年份` 列对数据进行分组。 4. 遍历每个年份：使用 `for` 循环遍历每个年份的分组数据，计算并打印相关指标： - `total_order_count`：该年份的总订单数量。 - `total_sales_amount`：该年份的总销售金额。 - `average_sales_amount`：该年份的平均销售金额。 - `max_sales_amount`：该年份的最大单笔销售金额。 - `min_sales_amount`：该年份的最小单笔销售金额。 这样，你就可以逐年的分析订单数量和销售金额等指标了。 [2024-11-10 14:29:10 | AI写代码神器 | 701点数解答]