python 文件24546

某服装公司C想要通过分析产品的销售收入和生产成本，分析各个产品种类的净利率，并确定哪些类

1mportpandas aspd

1mport numpy as np

sales , ('items';[shirt, 'blouse', 'pants', 'skirt, 'coat], 'sale prices': [208, 248, 125, 158, np nan], 'sales'. [125, 326,428, 264, 248]1

products . ('items',[shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt, 'coat, 'sweater], 'product num': [125, 326, 428, 264, 248,npnan.materialprices[126, 166, 160, 97, 228, 305], 'human resources'-[42, 48, 20, 22, 59, np nan]management costs': [18. 19, 20 28 30. np.nan])-

salesls pd.DataFrame(sales).set index( items')e

productlpdDataFrame(products).set index(items)# EJ3 DataFrame, fisTE 'items'5ilj5 index

sales1（）

product1（）

sales1 = sales1 fil1na(356) #填充缺失值:sales1（）

product1 product1 dropna(thresh=2) #HAtTíT; product1

sales1['sales income] sales1['sale price]*sales l['sales]#iT TÄlÀ; sales1

6.sales1['profits]-(sales l['sales income](productl[material prices']-product1['human resources]-product1['management costs]fproduct1[product num']), #iTET]; sales1

格式都没了。用md 格式粘一下啊

格式整理后如下，注释已写


import pandas as pd
import numpy as np

# 定义销售数据
sales = {'items': ['shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt', 'coat'],
         'sale prices': [208, 248, 125, 158, np.nan],
         'sales': [125, 326, 428, 264, 248]}

# 定义产品数据
products = {'items': ['shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt', 'coat', 'sweater'],
            'product num': [125, 326, 428, 264, 248, np.nan],
            'material prices': [126, 166, 160, 97, 228, 305],
            'human resources': [42, 48, 20, 22, 59, np.nan],
            'management costs': [18, 19, 20, 28, 30, np.nan]}

# 创建数据帧再设置索引
sales_df = pd.DataFrame(sales).set_index('items')
products_df = pd.DataFrame(products).set_index('items')

# 显示数据帧
print(sales_df)
print(products_df)

# 填充销售数据帧缺失值
sales_df = sales_df.fillna(356)

# 至少有2个非空值，就保留该行
products_df = products_df.dropna(thresh=2)

# 计算销售收入
sales_df['sales income'] = sales_df['sale prices'] * sales_df['sales']

# 计算净利润
sales_df['profits'] = sales_df['sales income'] - (products_df['material prices']
                                                   + products_df['human resources']
                                                   + products_df['management costs']) * products_df['product num']

print(sales_df)

看起来你想使用Python的pandas库来分析一些销售和产品数据。但是你给出的代码包含一些错误和未格式化的内容，我将为你修正它：


```python
import pandas as pd
import numpy as np

sales = {'items': ['shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt', 'coat'], 
         'sale prices': [208, 248, 125, 158, np.nan], 
         'sales': [125, 326, 428, 264, 248]}

products = {'items': ['shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt', 'coat', 'sweater'],
            'product num': [125, 326, 428, 264, 248, np.nan],
            'material prices': [126, 166, 160, 97, 228, 305],
            'human resources': [42, 48, 20, 22, 59, np.nan],
            'management costs': [18, 19, 20, 28, 30, np.nan]}

sales_df = pd.DataFrame(sales).set_index('items')
product_df = pd.DataFrame(products).set_index('items')

# Print DataFrame
print(sales_df)
print(product_df)

# Fill NaN in sales_df with 0
sales_df = sales_df.fillna(0)

# Drop rows in product_df where at least two entries are missing
product_df = product_df.dropna(thresh=2)

# Calculate sales income
sales_df['sales income'] = sales_df['sale prices'] * sales_df['sales']

# Merge two dataframes
merged_df = sales_df.join(product_df)

# Calculate profits
merged_df['profits'] = merged_df['sales income'] - (merged_df['material prices'] + merged_df['human resources'] + merged_df['management costs']) * merged_df['product num']

print(merged_df)

```
这段代码首先定义了两个字典sales和products，然后将这两个字典转换为pandas DataFrame。之后，我们用0来填充sales_df中的缺失值，并从product_df中删除至少有两个缺失值的行。

然后，我们计算销售收入并合并两个DataFrame。最后，我们计算并添加了利润列。

请注意，由于原始代码中的一些错误，我做了一些假设来修改它。如果我的假设不正确，你可能需要对此代码进行进一步的修改。

根据您提供的代码片段，我注意到其中存在一些错误和需要修改的地方。下面是经过修正的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

sales = {'items': ['shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt', 'coat'],
         'sale prices': [208, 248, 125, 158, np.nan],
         'sales': [125, 326, 428, 264, 248]}

products = {'items': ['shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt', 'coat', 'sweater'],
            'product num': [125, 326, 428, 264, 248, np.nan],
            'material prices': [126, 166, 160, 97, 228, 305],
            'human resources': [42, 48, 20, 22, 59, np.nan],
            'management costs': [18, 19, 20, 28, 30, np.nan]}

sales_df = pd.DataFrame(sales).set_index('items')
product_df = pd.DataFrame(products).set_index('items')

# 填充缺失值
sales_df = sales_df.fillna(356)
product_df = product_df.dropna(thresh=2)

# 计算净利率
sales_df['sales income'] = sales_df['sale prices'] * sales_df['sales']
sales_df['profits'] = (sales_df['sales income'] - 
                       (product_df['material prices'] - product_df['human resources'] - product_df['management costs']) / 
                       product_df['product num'])

print(sales_df)

这段代码使用了pandas库来处理销售数据和产品数据，并计算了净利率。注意，我假设缺失值用356进行填充。您可以根据实际情况进行调整和修改。

请注意，为了运行此代码，您需要确保已正确安装pandas和numpy库。您可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas numpy

希望这可以帮助到您！如果有任何进一步的问题，请随时提问。

请使用代码块提交代码


import pandas as pd
import numpy as np
 
sales = {'items': ['shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt', 'coat'],
         'sale prices': [208, 248, 125, 158, np.nan],
         'sales': [125, 326, 428, 264, 248]
         }
 
products = {'items': ['shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt', 'coat', 'sweater'],
            'product num': [125, 326, 428, 264, 248, np.nan],
            'material prices': [126, 166, 160, 97, 228, 305],
            'human resources': [42, 48, 20, 22, 59, np.nan],
            'management costs': [18, 19, 20, 28, 30, np.nan]
            }
 
sales_df = pd.DataFrame(sales).set_index('items')
product_df = pd.DataFrame(products).set_index('items')
 
# 填充缺失值
sales_df = sales_df.fillna(356)
product_df = product_df.dropna(thresh=2)
 
# 计算净利率
sales_df['sales income'] = sales_df['sale prices'] * sales_df['sales']
sales_df['profits'] = (sales_df['sales income'] - 
                       (product_df['material prices'] - 
                       product_df['human resources'] - 
                       product_df['management costs']) / 
                       product_df['product num'])
 
print(sales_df)

上图

代码修改

import pandas as pd
import numpy as np

# 销售数据
sales = {'items': ['shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt', 'coat'],
         'sale prices': [208, 248, 125, 158, np.nan],
         'sales': [125, 326, 428, 264, 248]}

sales = pd.DataFrame(sales).set_index('items')

# 生产数据        
products = {'items': ['shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt', 'coat', 'sweater'],
            'product num': [125, 326, 428, 264, 248, np.nan],
            'material prices': [126, 166, 160, 97, 228, np.nan],
            'human resources': [42, 48, 20, 22, 59, np.nan],
            'management costs': [18, 19, 20, 28, 30, np.nan]}

products = pd.DataFrame(products).set_index('items')

# 1. 填充sales中的缺失值          
sales1 = sales.fillna(356)

# 2. 删除products中的缺失值          
product1 = products.dropna(thresh=2)

# 3. 计算销售收入      
sales1['sales income'] = sales1['sale prices'] * sales1['sales']

# 4. 计算净利润      
sales1['profits'] = (sales1['sales income'] -
                     product1['material prices'] -
                     product1['human resources'] -
                     product1['management costs']) / product1['product num']
print(sales1)

你的数据可以存放在文件中或者放在一个个字典中，然后读取字典中的数据，计算计算毛利润和净利率，大致代码如下：

sales_data = {
    'A': 1000000,
    'B': 800000,
    'C': 500000
}

production_costs = {
    'A': 600000,
    'B': 450000,
    'C': 350000
}

# 计算毛利润和净利率
gross_profit = {}
net_profit_ratio = {}

for product, sales in sales_data.items():
    p = production_costs.get(product, 0)
    gross_profit[product] = sales - p
    net_profit_ratio[product] = gross_profit[product] / sales * 100

# 分析结果
product_names = ['A', 'B', 'C']
sorted_net_profit_ratios = sorted(net_profit_ratio.values(), reverse=True)
sorted_product_names = [name for name, ratio in sorted(net_profit_ratio.items(), reverse=True)]

print('产品名称\t销售收入\t生产成本\t毛利润\t净利率')
for name in product_names:
    s = gross_profit[name]
    print(name,s)

引用chatgpt内容作答：
对代码进行一些修正和调整后，请参考以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

sales = {
    'items': ['shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt', 'coat'],
    'sale_prices': [208, 248, 125, 158, np.nan],
    'sales': [125, 326, 428, 264, 248]
}

products = {
    'items': ['shirt', 'blouse', 'pants', 'skirt', 'coat', 'sweater'],
    'product_num': [125, 326, 428, 264, 248, np.nan],
    'material_prices': [126, 166, 160, 97, 228, 305],
    'human_resources': [42, 48, 20, 22, 59, np.nan],
    'management_costs': [18, 19, 20, 28, 30, np.nan]
}

sales_df = pd.DataFrame(sales).set_index('items')
products_df = pd.DataFrame(products).set_index('items')

# 填充缺失值
sales_df = sales_df.fillna(0)

# 去除缺失值较多的行
products_df = products_df.dropna(thresh=2)

# 计算销售收入和利润
sales_df['sales_income'] = sales_df['sale_prices'] * sales_df['sales']
sales_df['profits'] = sales_df['sales_income'] - (products_df['material_prices'] - products_df['human_resources'] - products_df['management_costs']) * products_df['product_num']

sales_df

以上代码会创建两个数据框（DataFrames），分别存储销售数据和产品数据。然后，使用填充缺失值和删除缺失值的操作进行数据处理。最后，计算销售收入和利润，并将结果存储在销售数据框中。

代码中的缺失值填充和删除操作使用了0作为填充值和删除的阈值。你可以根据具体需求进行调整。另外，建议你在运行代码之前确保pandas库已正确安装。