帮我用python写一段代码，使一个df中按照‘date’列group后，将每个group中按照‘good’列降序后计算前100行‘target’列的平均值

好的，可以使用pandas库来实现这个功能。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照'date'列分组
groups = df.groupby('date')

# 定义计算前100行平均值的函数
def top_100_mean(group):
    # 按照'good'列降序排序
    sorted_group = group.sort_values('good', ascending=False)
    # 取前100行
    top_100 = sorted_group.head(100)
    # 计算'target'列平均值
    return top_100['target'].mean()

# 对每个分组应用函数并合并结果
result = groups.apply(top_100_mean)

其中，`data.csv`是你的数据文件名，可以根据实际情况修改。函数`top_100_mean()`接受一个分组对象，并返回该分组中按照'good'列降序后前100行'target'列的平均值。`groups.apply(top_100_mean)`对每个分组应用函数并将结果合并成一个Series对象，其中索引是分组的键值，值是该分组计算出的平均值。

相关问题

帮我写一段函数，将df中的target列按照‘date’列groupby后，按照分位数分位10组，然后按照从低到高的顺序赋值0~9

好的，这里给出一个可以实现你所需功能的函数：

import pandas as pd

def assign_quantile(df):
    # 将 target 列按照 date 列分组后计算分位数
    quantiles = df.groupby('date')['target'].apply(
        lambda x: pd.qcut(x, q=10, labels=False, duplicates='drop')
    )
    # 按照从低到高的顺序赋值 0~9
    quantiles = quantiles.rank(method='dense') - 1
    return quantiles

使用方法为将需要处理的 DataFrame 传入函数中，函数将返回一个按照要求赋值后的 Series，可以将其赋值给 DataFrame 的一个新列。需要注意的是，此函数假设 df 已经按照 date 列排好序。如果没有排好序，需要先使用 df.sort_values('date') 方法对 DataFrame 进行排序。

Python代码将多个个Excel表格按照地区名称对企业名称进行分类，并且新增一列是Excel名中的时间

以下是一个可以实现您需求的 Python 代码：

import pandas as pd
import os

# 文件夹路径
folder_path = 'excel_files'

# 读取文件夹内的所有 Excel 表格数据
excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

dfs = []
for file in excel_files:
    # 读取 Excel 表格数据
    df = pd.read_excel(file)
    # 获取 Excel 文件名中的时间
    time_str = os.path.basename(file).split('.')[0][-6:]
    # 新增一列 Excel 文件名中的时间
    df['时间'] = pd.to_datetime(time_str, format='%y%m%d')
    dfs.append(df)

# 合并所有 Excel 表格数据
df = pd.concat(dfs)

# 按照地区名称分组
grouped = df.groupby('地区名称')

# 遍历每个地区分组
for name, group in grouped:
    print('地区名称：', name)
    print('企业名称：', list(group['企业名称']))
    print('时间：', list(group['时间'].dt.date))

在这个示例中，我们首先读取了一个文件夹内的所有 Excel 表格数据，并获取了 Excel 文件名中的时间。然后，我们使用 `pd.to_datetime` 函数将时间字符串转换为 Pandas 的 Datetime 对象，并新增了一列 `时间`。接着，我们使用 `pd.concat` 函数将它们合并成一个 Pandas 的 DataFrame 对象。最后，我们使用 `groupby` 函数按照地区名称对数据进行分组，并输出企业名称列表和时间列表。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您需要根据实际情况进行修改和调整。另外，您需要安装 Pandas 库才能运行这个代码。