import pandas as pd import chardet encodings = ['utf-8', 'latin1', 'big5'] for encoding in encodings: try: data = pd.read_csv('sales_data.csv', encoding=encoding) break except UnicodeDecodeError: continue row

您的代码看起来大致是正确的，但有几个小问题需要修正：

在打印’SALES’列之前，您定义了一个变量sales_column，但在打印时使用了错误的数据框名data1['SALES']。应该将其更正为data['SALES']。
在筛选出YEAR_ID为’2004’的数据后，建议重置索引以重新排列行号。可以使用.reset_index(drop=True)方法实现。
在去除PRODUCTCODE重复数据后，同样建议重置索引以重新排列行号。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import chardet

encodings = ['utf-8', 'latin1', 'big5']

for encoding in encodings:
    try:
        data = pd.read_csv('sales_data.csv', encoding=encoding)
        break
    except UnicodeDecodeError:
        continue

row_count = len(data)
print("行数：", row_count)

# 定义字段列表
fields = ['ORDERNUMBER', 'QUANTITYORDERED', 'PRICEEACH', 'ORDERLINENUMBER', 'SALES',
          'ORDERDATE', 'STATUS', 'QTR_ID', 'MONTH_ID', 'YEAR_ID', 'PRODUCTLINE', 'MSRP',
          'PRODUCTCODE', 'CUSTOMERNAME', 'PHONE', 'ADDRESSLINE1', 'ADDRESSLINE2', 
          'CITY','STATE','POSTALCODE','COUNTRY','TERRITORY','CONTACTLASTNAME',
          'CONTACTFIRSTNAME']

# 在数据的第一行之前插入字段行
data = pd.concat([pd.DataFrame([fields], columns=data.columns), data]).reset_index(drop=True)

# 打印'SALES'列
sales_column = data['SALES']
print("SALES列：\n", sales_column)

# 筛选出 YEAR_ID 为 '2004' 的数据
filtered_data = data[data['YEAR_ID'] == 2004].reset_index(drop=True)
# 打印筛选结果
print("筛选结果：\n", filtered_data)

# 去除 PRODUCTCODE 重复的数据
deduplicated_data = data.drop_duplicates(subset='PRODUCTCODE').reset_index(drop=True)
# 打印去重结果
print("去重结果：\n", deduplicated_data)

# 按照 PRODUCTCODE 统计数量并分组
grouped_data = data.groupby('PRODUCTCODE').count()
# 打印分组统计结果
print("分组统计结果：\n", grouped_data)

请注意，以上代码假设您已经成功加载了名为sales_data.csv的CSV文件，并且该文件具有与字段列表匹配的列。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问