result = pd.merge(new_rfm,s[['index','客户分类']],how='inner',left_on='label',right_on='index') result.sort_index()

这段代码是利用 pandas 库中的 merge() 函数将两个数据框按照指定列进行内连接，即保留两个数据框中都有的行，同时将这些行中的指定列进行合并。其中，new_rfm 和 s 分别为两个数据框，'label' 和 'index' 分别为指定列的列名。最后，通过 sort_index() 函数对结果进行排序。

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代码简写：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

import pandas as pd

# 读取指定表格
df1, df2, df3 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币')

# 标的表索引列位置及数据位置
grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index()
grouped1 = df3.groupby(df3.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index()

# 合并表1和表2的结果
result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left')
result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped1.columns[0], how='left')

# 输出结果到文件
result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,coupon_rate,how='left',on='Coupon_id') datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_num,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_coupon,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']

这段代码的作用是通过 `merge` 函数将多个 DataFrame 进行合并，并计算出 `user_mer_cop_rate` 列的值。

这里可以对代码进行优化，使用 `merge` 函数的链式调用，可以简化代码并提高代码的可读性：

datasets_yc = datasets_yc.merge(coupon_rate, on='Coupon_id', how='left') \
                       .merge(user_mer_num, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \
                       .merge(user_mer_coupon, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \
                       .merge(user_mer, on=['User_id','Merchant_id'], how='left')

datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']

这里使用了多次 `merge` 函数进行 DataFrame 的合并，并在最后计算出 `user_mer_cop_rate` 列的值。相比原来的代码，这段代码更加简洁，可读性也更高。