首先，你的核心需求是筛选出日均销量低于1的商品，结合你提供的代码和API返回的count字段，我会给出两种简单的实现方式，同时顺便修正代码里的一些小问题~

方法1：爬取单个商品时直接筛选（推荐，减少内存占用） #

在你计算完avgn（日均销量）之后，添加一个判断条件：只有当avgn < 1时，才将该商品的数据加入dfs列表。这样可以避免存储不需要的商品数据，节省内存。

修改后的核心代码片段如下：

for names in namelist:
    headers = {'content-type': 'application/json;charset=UTF-8'}
    data = {"name": names}
    r = requests.post('https://waxpeer.com/api/get-sales-history', headers=headers, json=data)
    history = r.json()
    
    # 处理空数据情况，避免计算时报错
    if not history.get('data'):
        print(f"商品 {names} 无销售数据，跳过")
        continue
    
    count = [i['count'] for i in history['data']]
    AveragePrice = numpy.mean([i['avg'] for i in history['data']])
    counter = [list(map(int, x)) for x in count]
    avgn = numpy.mean(counter)
    
    # 关键筛选条件：只保留日均销量<1的商品
    if avgn < 1:
        # 修正原代码的namer覆盖问题，用当前循环的names作为商品名
        itemois = pd.DataFrame({
            'Names': [names],
            'Average Sales Per Day': [avgn],
            'AveragePrice': [AveragePrice]
        })
        dfs.append(itemois)

方法2：在最终DataFrame中批量筛选 #

如果你已经爬取了所有商品数据，也可以在最后通过Pandas的条件过滤来快速筛选：

# 合并所有数据后添加筛选逻辑
itemois = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
# 筛选日均销量低于1的商品
low_sales_items = itemois[itemois['Average Sales Per Day'] < 1]
print(low_sales_items)
low_sales_items.to_excel('waxpeer_low_sales.xlsx')

顺便修正代码里的几个小问题 #

1. namer变量覆盖问题：原代码中namer是在while循环里赋值，但后续创建DataFrame时仍用namer，会导致所有商品的名称都被替换成最后一个爬取的商品名，要改成用循环里的names。
2. while循环逻辑错误：原代码把offset +=50放在了for循环外面，会导致while循环只执行一次就终止，应该把偏移量递增移到while循环内部，同时通过判断返回的商品列表是否为空来终止循环（比硬编码offset>10000更可靠）：

while not at_end:
    response = requests.get(URL.format(offset=offset)).json()
    items = response.get("items", [])
    if not items:  # 没有更多商品时终止循环
        at_end = True
        break
    for data in items:
        namer = data["name"]
        listo.append(namer)
    offset += 50
    print(f"已获取 {offset} 条商品数据")

这样你的代码不仅能精准筛选低销量商品，还能更稳定地爬取全量数据~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Josh Murphy