数据过滤在数据分析过程中具有极其重要的地位，因为在真实世界的数据集中，往往存在重复、缺失或异常的数据。pandas提供的数据过滤功能可以帮助我们轻松地识别和处理这些问题数据，从而确保数据的质量和准确性。今天介绍的query函数，为我们提供了强大灵活的数据过滤方式，有助于从复杂的

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简单的reduce案例，实际场景中使用不多，这里给到一个常用的遍历数组对象！！varproducts=[{name:"Apple",price:2.5,quantity:3},{name:"Banana",price:1.5,quantity:2},{name:"Orange",price:3,quantity:4},];vartotalPrice=products

selectTotalPrice(){ lettotalPrice=this.goods.reduce((prev,cur)=>{ constcurPrice=cur.goods.sku?.price||cur.goods.price; returnparseFloat(prev)+parseFloat((cur.is_select&&curPrice)||0)*cur.num; },0); return