df.groupby().count()

df.groupby().count() 是 Pandas 中的一个函数，它可以对数据进行分组并计算每个组中的元素数量。具体来说，它会对 DataFrame 中的所有列进行分组，并返回每个组中的元素数量。

相关问题

paid_count=df[(df['买家实际支付金额']>0)&(df['退款金额']==0)] day_total_count=df.groupby('日')['订单编号'].count() day_paid_count=df.groupby(['日','paid_count'])['订单编号'].count() day_partrefund_count=df.groupby('日')[('买家实际支付金额'>0)&('买家实际支付金额'>'退款金额')&('退款金额'>0)].count() day_allrefund_count=df.groupby('日')[('买家实际支付金额'>0)&('退款金额'=='买家实际支付金额')].sum()这段代码应该如何修改

这段代码似乎存在一些问题，以下是可能需要修改的地方：

1. 在第四行代码中，`('买家实际支付金额'>0)`应该改为`df['买家实际支付金额']>0`，同样，`('买家实际支付金额'>'退款金额')`应该改为`df['买家实际支付金额']>df['退款金额']`，`('退款金额'>0)`应该改为`df['退款金额']>0`。
2. 在第五行代码中，`('买家实际支付金额'>0)`应该改为`df['买家实际支付金额']>0`，同样，`('退款金额'=='买家实际支付金额')`应该改为`df['退款金额']==df['买家实际支付金额']`。

修改后的代码如下：

paid_count=df[(df['买家实际支付金额']>0)&(df['退款金额']==0)]
day_total_count=df.groupby('日')['订单编号'].count()
day_paid_count=df.groupby(['日','paid_count'])['订单编号'].count()
day_partrefund_count=df.groupby('日')[(df['买家实际支付金额']>0)&(df['买家实际支付金额']>df['退款金额'])&(df['退款金额']>0)].count()
day_allrefund_count=df.groupby('日')[(df['买家实际支付金额']>0)&(df['退款金额']==df['买家实际支付金额'])].sum()

请注意，由于我不知道您的数据集的具体情况，上述修改可能仅仅是部分修改。因此，在修改代码时，请务必审慎考虑每一行代码的含义和逻辑，并确保修改后的代码能够正确地实现您的需求。

temp1 = df1.groupby(['t3', 'gender'])[['xh']].count()temp2 = df1.groupby(['t3'])[['xh']].count()temp = pd.merge(temp1, temp2, on='t3')，怎么把temp['xh_y']的值添加给temp1

可以使用 Pandas 中的 merge() 方法将 temp1 和 temp2 按照 t3 列进行合并，然后将 temp2 中的 xh 列重命名为 xh_y。接着，可以使用 loc[] 方法将 temp2 中的 xh_y 列的值添加到 temp1 表格中对应的行中。代码如下：

temp1 = df1.groupby(['t3', 'gender'])[['xh']].count()
temp2 = df1.groupby(['t3'])[['xh']].count()
temp2 = temp2.rename(columns={'xh': 'xh_y'})
temp = pd.merge(temp1, temp2, on='t3')
temp1.loc[:, 'xh_y'] = temp['xh_y'].values

这样就可以将 temp2 中的 xh_y 列的值添加到 temp1 表格中对应的行中了。需要注意的是，这种方法要求 temp1 和 temp2 中的 t3 列都是唯一值，否则可能会导致结果错误。