max_age = df.agg(max("Age")).collect()[0][0]解释一下
时间: 2024-04-20 18:24:29 浏览: 5
`df.agg(max("Age"))`是用于计算DataFrame中Age列的最大值的代码片段。`agg`函数用于聚合操作,可以对DataFrame中的列进行聚合计算。
`max("Age")`是一个聚合函数,用于计算Age列的最大值。在这里,我们将"Age"作为参数传递给`max`函数,表示我们要计算Age列的最大值。
`collect()`方法用于将计算结果收集到驱动程序中,这样我们可以访问结果。在这里,`collect()`方法返回一个包含计算结果的列表。
`[0][0]`用于获取结果列表中的第一个元素,并从中获取第一个值。因为我们只计算了一个聚合函数,所以结果列表中只有一个元素。因此,我们使用`[0][0]`来获取该元素的值。
最后,将计算结果赋值给`max_age`变量,以便后续使用或打印出来。
总而言之,这段代码的作用是计算DataFrame中Age列的最大值,并将结果存储在`max_age`变量中。
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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)
修改错误: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, 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 = 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(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)