python对按年份进行求和

在Python中，如果你有一个包含日期或者时间数据的列表，并想要按年份对数值进行求和，可以先将日期转换为只包含年份的部分，然后利用`groupby`函数进行分组并计算每个年份的总和。这里假设你的数据存储在一个包含日期和数值的字典列表（如`dict_list`）里：

from datetime import datetime

# 假设你的数据格式如下
data = [{'date': '2022-01-01', 'value': 100}, {'date': '2021-12-31', 'value': 200}, ...]

# 将日期字符串转换为datetime对象
data_with_dates = [datetime.strptime(d['date'], '%Y-%m-%d') for d in data]

# 按年份分组并求和
yearly_totals = {year: sum(values) for year, values in dict.groupby(data_with_dates, lambda x: x.year)}

# 现在`yearly_totals`是一个字典，键是年份，值是对应那一年的总和

相关问题

利用python对云南省能源消费结构进行数据分析及可视化

好的，下面是一个简单的例子，展示如何使用Python对云南省能源消费结构进行数据分析及可视化：

1. 数据获取和预处理

首先，我们需要获取云南省能源消费结构的数据。这里以国家统计局的数据为例，使用pandas库进行数据处理。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('energy_consumption_yunnan.csv')

# 删除不需要的列
data = data.drop(['地区', '行业'], axis=1)

# 按能源类型对数据进行分组求和
data = data.groupby('能源类型').sum().reset_index()

# 计算总能源消费量
total = data['能源消费量'].sum()

# 计算能源消费量占比
data['占比'] = data['能源消费量'] / total

# 打印数据
print(data)

2. 饼图展示能源消费结构

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建饼图
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(data['占比'], labels=data['能源类型'], autopct='%1.1f%%', startangle=90)

# 添加标题
ax.set_title('云南省能源消费结构')

# 显示图像
plt.show()

3. 柱状图展示能源消费量

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(data['能源类型'], data['能源消费量'])

# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('能源类型')
ax.set_ylabel('能源消费量（万吨标准煤）')
ax.set_title('云南省能源消费量')

# 显示图像
plt.show()

4. 折线图展示能源消费量变化趋势

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('energy_consumption_yunnan.csv')

# 删除不需要的列
data = data.drop(['地区', '能源类型'], axis=1)

# 按年份对数据进行分组求和
data = data.groupby('年份').sum().reset_index()

# 创建折线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data['年份'], data['能源消费量'], 'o-', linewidth=2)

# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('年份')
ax.set_ylabel('能源消费量（万吨标准煤）')
ax.set_title('云南省能源消费量变化趋势')

# 显示图像
plt.show()

综上所述，这是一个简单的例子，展示了如何使用Python对云南省能源消费结构进行数据分析及可视化。当然，如果需要更深入的分析，还需要进行更多的数据处理和统计分析。

python 对execl实现sumifs的功能

Python可以使用pandas库来实现类似于Excel中的SUMIFS函数的功能。下面是一个示例代码，假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件，其中包含以下数据：

| 日期 | 类别 | 数量 |
| --------- | ---- | ---- |
| 2021/1/1 | A | 10 |
| 2021/1/2 | B | 15 |
| 2021/1/3 | A | 20 |
| 2021/1/4 | B | 25 |
| 2021/1/5 | A | 30 |

我们要计算2021年1月份类别为A的数量之和，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')  # 读取Excel文件

sum_value = df.loc[(df['日期'].dt.year == 2021) & (df['日期'].dt.month == 1) & (df['类别'] == 'A'), '数量'].sum()

print(sum_value)  # 输出结果

运行结果为60，即2021年1月份类别为A的数量之和为60。

解释一下代码：

首先，我们使用pandas的read_excel函数读取Excel文件，并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。

然后，我们使用loc函数从DataFrame中选择符合条件的行，并且只选择“数量”列，然后使用sum函数对这些值求和。具体来说，我们使用了以下条件：

- “日期”列的年份为2021
- “日期”列的月份为1（即1月份）
- “类别”列的值为A

最后，我们将结果存储在sum_value变量中，并打印出来。