一个dataframe中，有一列数据有 已结案，交付中，未交付，已结束4种情况，如何分组将其分为已结案和未结案两种情况

可以使用groupby方法对该列进行分组，并使用apply方法将该列的数据进行分类，代码如下：

# 假设该列名为status，data为dataframe
grouped = data.groupby('status')
data['is_finished'] = grouped['status'].apply(lambda x: '已结案' if '结案' in x.values else '未结案')

其中，使用lambda函数判断是否包含'结案'字符串，如果有则判定为已结案，否则判定为未结案。最终结果会新增一列'is_finished'记录该行数据的状态。

相关问题

将一个dataframe中一列数据按年月分组

您好，我是ChitGPT，感谢您的提问。针对您的问题，我可以为您提供以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'date': ['2021-01', '2021-02', '2021-03', '2021-01', '2021-02'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5]
})

# 将日期列转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按年月分组求和
grouped = df.groupby([df['date'].dt.year, df['date'].dt.month]).sum()

# 输出结果
print(grouped)

运行结果如下：

        value
date date       
2021 1         5
     2         7
     3         3

解释一下代码：

首先创建了一个包含日期和数值的DataFrame对象。然后将日期列转换为datetime类型，方便进行日期的操作。接着使用`groupby`函数按年月分组，使用`sum`函数对分组后的数值列进行求和。最后输出分组后的结果。

希望这个答案能够解决您的问题。如果您还有其他问题，可以继续问我。

python将已一个表的索引列按数据一一匹配到另一个DataFrame中

，应该怎么做？

您可以使用 pandas 库中的 merge() 函数将两个 DataFrame 按照索引进行合并。具体而言，可以使用该函数的 left_index 和 right_index 参数指定左侧和右侧 Dataframe 的索引，然后设置 how 参数为 outer 或者 inner，即使用外连接或内连接的方式合并两个 DataFrame。在代码中，您可以将 left DataFrame 的索引列作为 merge() 函数的 left_index 参数，将 right DataFrame 的需要进行匹配的列作为 merge() 函数的 right_on 参数。例如：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, left_index=True, right_on='需要匹配的列', how='inner')

其中，pd 表示引用 pandas 库，left_df、right_df 分别为两个需要合并的 DataFrame。通过 left_index 参数指定 left DataFrame 使用索引列进行合并，right_on 参数指定 right DataFrame 用于匹配的列名。how 参数需要根据需求选择 outer 或者 inner。最终，将合并后的 DataFrame 赋值给 merged_df 变量。