# 合并两个datafreame 根据type sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和，每个商品类别的总量，并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group标解注释

这段代码用于合并两个 DataFrame，并对合并后的数据进行处理，以下是代码的详细解释：

1. `pd.merge(group_sorted, types)`：将 `group_sorted` 和 `types` 两个 DataFrame 进行合并，根据它们共同拥有的列进行合并。

2. `sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index()`：对合并后的 DataFrame 根据 `Types` 列进行分组，并对每个组内的数据进行求和，最终返回一个新的 DataFrame。

3. `sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()`：按照 `id` 列的值进行降序排列，并重置索引，返回一个新的 DataFrame。

4. `del sort_link_group['index']`：删除新 DataFrame 中的 `index` 列。

综上，这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并，并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。最终返回一个新的 DataFrame，其中不包含 `index` 列。

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# 合并两个datafreame 根据type sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和，每个商品类别的总量，并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group标记注释

该段代码的作用是：将前面统计出的商品销量和商品类型数据进行合并，并根据商品类型进行求和。其中，使用了pandas库的merge函数将两个数据集按照商品名称进行合并，使用groupby函数对商品类型进行分类汇总，使用sum函数统计每个商品类型的销量之和，使用reset_index函数重新设置索引，使用sort_values函数对结果按照销量进行排序，使用del函数删除了结果中的index列，并展示了合并后的商品类型销量排名结果。

sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和，每个商品类别的总量，并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group注释

这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并，并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。以下是代码的详细解释：

1. `pd.merge(group_sorted, types)`：将 `group_sorted` 和 `types` 两个 DataFrame 进行合并，根据它们共同拥有的列进行合并。

2. `sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index()`：对合并后的 DataFrame 根据 `Types` 列进行分组，并对每个组内的数据进行求和，最终返回一个新的 DataFrame。

3. `sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()`：按照 `id` 列的值进行降序排列，并重置索引，返回一个新的 DataFrame。

4. `del sort_link_group['index']`：删除新 DataFrame 中的 `index` 列。

综上，这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并，并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。最终返回一个新的 DataFrame，其中不包含 `index` 列。