import pandas as pd# 读取Excel文件df = pd.read_excel('data.xlsx')# 分组统计计数counts = df.groupby('Category')['Value'].count()# 将计数结果写入Excel文件counts.to_excel('counts.xlsx')怎么使分组统计计数降序排序
时间: 2023-08-05 22:04:09 浏览: 62
可以使用`sort_values()`函数对`counts`进行降序排序,然后再将结果写入Excel文件。修改代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 分组统计计数并进行降序排序
counts = df.groupby('Category')['Value'].count().sort_values(ascending=False)
# 将计数结果写入Excel文件
counts.to_excel('counts.xlsx')
```
这样就可以按照计数数量的降序对分组统计计数结果进行排序了。
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import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz, process # 读取两个表格 df1 = pd.read_excel('table1.xlsx') df2 = pd.read_excel('table2.xlsx') # 将姓名列转换为字符串类型 df1['姓名'] = df1['姓名'].astype(str) df2['姓名'] = df2['姓名'].astype(str) # 合并姓名列 names = pd.concat([df1['姓名'], df2['姓名']]) # 定义一个匹配函数 def match(name, choices): return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0] # 对每个姓名进行匹配,并统计出现次数 counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False) # 保存结果为 Excel 表格 counts.to_excel('counts.xlsx')在后面显示保存的excle表格
好的,您可以在代码最后添加以下代码来打开保存的 Excel 表格:
```python
import os
# 获取当前工作目录
cwd = os.getcwd()
# 打开保存的 Excel 表格
os.startfile(cwd + '/counts.xlsx')
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz, process
import os
# 读取两个表格
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')
# 将姓名列转换为字符串类型
df1['姓名'] = df1['姓名'].astype(str)
df2['姓名'] = df2['姓名'].astype(str)
# 合并姓名列
names = pd.concat([df1['姓名'], df2['姓名']])
# 定义一个匹配函数
def match(name, choices):
return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0]
# 对每个姓名进行匹配,并统计出现次数
counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False)
# 保存结果为 Excel 表格
counts.to_excel('counts.xlsx')
# 获取当前工作目录
cwd = os.getcwd()
# 打开保存的 Excel 表格
os.startfile(cwd + '/counts.xlsx')
```
执行完毕后会自动打开保存的 Excel 表格。
#合并三节课的late namber名单模糊统计每个同学这三节课的迟到次数 import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz, process # 读取两个表格 df11 = pd.read_excel('late_members1.xlsx', usecols=['用户昵称(入会昵称)']) df21 = pd.read_excel('late_members2.xlsx', usecols=['用户昵称(入会昵称)']) df31 = pd.read_excel('late_members3.xlsx', usecols=['用户名称']) # 将姓名列转换为字符串类型 df11['用户昵称(入会昵称)'] = df1['用户昵称(入会昵称)'].astype(str) df21['用户昵称(入会昵称)'] = df2['用户昵称(入会昵称)'].astype(str) df31['用户名称'] = df3['用户名称'].astype(str) # 合并姓名列 df41 = pd.concat([df11.rename(columns={'用户昵称(入会昵称)': '用户名称'}), df21.rename(columns={'用户昵称(入会昵称)': '用户名称'}),df31, ignore_index=True) # 定义一个匹配函数 def match(name, choices): return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0] # 对每个姓名进行匹配,并统计出现次数 counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False) # 保存结果为 Excel 表格 counts.to_excel('counts.xlsx')改正
代码中存在以下错误:
1. 第一行应该是 `import pandas as pd`,而不是 `import panda as pd`。
2. 导入 fuzzywuzzy 库时,应该使用 `from fuzzywuzzy import fuzz, process`,而不是 `from fuzzywuzzy.fuzz import fuzz`。
3. 在读取表格时,变量名应该与后面的代码保持一致。例如,`df11` 应该改为 `df1`。
4. 在将姓名列转换为字符串类型时,应该使用正确的变量名。例如,`df11` 应该改为 `df1`。
5. 在合并姓名列时,应该将 `df31` 改为 `df3`。
6. 在匹配函数中,`name` 应该改为 `choice`。
7. 在统计出现次数时,应该使用正确的变量名。例如,`names` 应该改为 `df4['用户名称']`。
8. 在保存结果为 Excel 表格时,应该使用正确的变量名。例如,`counts` 应该改为 `df_counts`。
改正后的代码如下:
```
import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz, process
# 读取三个表格
df1 = pd.read_excel('late_members1.xlsx', usecols=['用户昵称(入会昵称)'])
df2 = pd.read_excel('late_members2.xlsx', usecols=['用户昵称(入会昵称)'])
df3 = pd.read_excel('late_members3.xlsx', usecols=['用户名称'])
# 将姓名列转换为字符串类型
df1['用户昵称(入会昵称)'] = df1['用户昵称(入会昵称)'].astype(str)
df2['用户昵称(入会昵称)'] = df2['用户昵称(入会昵称)'].astype(str)
df3['用户名称'] = df3['用户名称'].astype(str)
# 合并姓名列
df4 = pd.concat([df1.rename(columns={'用户昵称(入会昵称)': '用户名称'}),
df2.rename(columns={'用户昵称(入会昵称)': '用户名称'}),
df3.rename(columns={'用户名称': '用户名称'}),
], ignore_index=True)
# 定义一个匹配函数
def match(choice, choices):
return process.extractOne(choice, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0]
# 对每个姓名进行匹配,并统计出现次数
names = df4['用户名称']
df_counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False)
# 保存结果为 Excel 表格
df_counts.to_excel('counts.xlsx')
```