全球企业绿色供应链数据(含citi指数和cati指数,2014-2023年)

全球企业绿色供应链数据是指全球范围内企业在供应链管理中采取绿色环保措施的情况。其中包括CITI指数和CATI指数。

CITI指数是一个衡量企业绿色供应链绩效的指数。根据2014年至2023年的数据，全球企业绿色供应链绩效逐年提升。2014年，全球企业绿色供应链绩效指数为X，随后年度逐渐提高，到2023年达到了Y。这说明全球企业在绿色供应链管理方面的努力取得了显著成果，并且在环保方面不断取得进步。

CATI指数是另一个评估绿色供应链的指数。根据数据显示，2014年至2023年期间，全球企业的CATI指数也呈逐渐增长的趋势。2014年，全球企业的CATI指数为A，到2023年达到了B。这表明全球企业在绿色供应链方面的认知和实践越来越强，他们越来越意识到环保对企业可持续发展的重要性，并在供应链管理中采取了更多的绿色举措。

这些指数的增长说明全球企业在绿色供应链管理方面的努力和投入。各种环保政策的推行以及社会对环境保护的日益重视，都对企业绿色供应链的发展起到了积极的促进作用。同时，企业自身对于绿色供应链意识的提高，也是推动这一趋势的重要因素。

总而言之，全球企业绿色供应链数据显示了全球范围内企业在绿色供应链管理方面的进步，CITI指数和CATI指数的增长为企业可持续发展提供了重要支撑，并且反映了企业环保意识的提升。随着全球对环境问题的关注程度不断提高，相信未来企业将会继续加大在绿色供应链管理方面的投入。

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1. The study focuses on the accuracy of decision-making in brain-computer interfaces (BCIs) using neural features and response times (RTs) as important correlates.
2. Collaborative BCIs can enhance perceptual group decision-making.
3. The authors of the study are Saugat Bhattacharyya, Davide Valeriani, Caterina Cinel, Luca Citi, and Riccardo Poli from Ulster University and Essex University.

帮我修改以下代码：dfvalue = dfvalue.groupby(['所在区']).mean() dfvalue.sort_values('平均工资',inplace=True) citi = dfvalue.index.tolist() salary = dfvalue['平均工资'].apply(lambda x:round(x,2)).tolist()

如果要修改这段代码，需要先了解它的功能和背景。这段代码的作用是对 DataFrame `dfvalue` 按照 `'所在区'` 列进行分组，然后计算每组的 `'平均工资'`，并按照 `'平均工资'` 从小到大排序，最后将排序后的 `'所在区'` 和 `'平均工资'` 分别存储到 `citi` 和 `salary` 列表中。

如果你想要修改这段代码，需要先确定需要实现的功能和操作，然后再进行修改。以下是一些可能的修改方案：

1. 修改分组的列名：如果你想要按照其他列进行分组，只需要将 `'所在区'` 修改为你想要的列名即可。

dfvalue = dfvalue.groupby(['其他列名']).mean()

2. 修改排序的方式：如果你想要按照 `'平均工资'` 从大到小排序，只需要将 `ascending=True` 修改为 `ascending=False`。

dfvalue.sort_values('平均工资', inplace=True, ascending=False)

3. 修改保留的小数位数：如果你想要保留更多或更少的小数位数，只需要修改 `apply` 方法中的 `round` 函数的参数即可。

salary = dfvalue['平均工资'].apply(lambda x: round(x, 3)).tolist()

需要注意的是，在修改代码时一定要谨慎，确保修改后的代码能够达到预期的效果，并尽可能避免引入新的错误或 bug。