grouped = df.groupby(cols_to_group).size().reset_index(name='count')
时间: 2023-06-07 10:11:06 浏览: 46
好的,您的问题是:这段代码的作用是什么?
这段代码的作用是对数据表 df 进行按照指定列进行分组,并统计每组的数量,最后将结果保存在名为 "grouped" 的表格中。具体来说,代码中的"cols_to_group"是用于指定需要进行分组的列名。同时,reset_index(name='count') 可以将结果中的 index 重置并指定新的列名为 "count"。
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python grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index() 增加除以一个数的数据
你可以在代码中添加一个除法操作,将 `df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum()` 的结果除以你想要的数,例如:
```
divisor = 2
grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()
grouped[df2.columns[5]] = grouped[df2.columns[5]] / divisor
```
这个代码片段将会对 `df2` 按照第二列进行分组,并计算第六列的和,然后将和除以2,最后生成一个包含分组结果和除法计算结果的新 dataframe `grouped`。你可以根据自己的需求修改代码中的分组列、求和列和除数。
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)