product_list=uniqlo.groupby('product')['quant'].sum().sort_values(ascending=False) product_list_top = product_list.head(9) product_list

C知道：您可以使用以下代码来获取按产品分组并按数量求和排序后的产品列表：

product_list = uniqlo.groupby('product')['quant'].sum().sort_values(ascending=False)

然后，您可以使用以下代码来获取前9个产品的列表：

product_list_top = product_list.head(9)

请注意，这假设您有一个名为`uniqlo`的数据框，并且其中包含`product`列和`quant`列，其中`product`列是产品名称，`quant`列是数量。

相关问题

解释product_counts=uniqlo.groupby('product')['quant'].sum().sort_values(ascending=False)

这段代码对 `uniqlo` 数据集进行了一系列操作，下面是对每个操作的解释：

1. `uniqlo.groupby('product')`：这部分代码对 `uniqlo` 数据集按照 'product' 列进行分组操作，将数据集划分为多个产品的子集。

2. `['quant'].sum()`：这部分代码对分组后的每个产品子集中的 'quant' 列进行求和操作，计算出每个产品的销售量总和。

3. `.sort_values(ascending=False)`：这部分代码对计算出来的销售量总和进行降序排序，即从高到低排列。

综上所述，`product_counts` 是按照产品对 `uniqlo` 数据集进行分组，并计算每个产品销售量总和后得到的结果。它是一个包含了产品名称作为索引，销售量总和作为值的 Series 对象。

例如，输出结果可能类似于：

Product A     1000
Product B     800
Product C     600
...

这表示在 `uniqlo` 数据集中，Product A 的销售量总和为 1000，Product B 的销售量总和为 800，Product C 的销售量总和为 600，以此类推。

解释city_counts =uniqlo.groupby('city')['quant'].sum().sort_values(ascending=False) city_counts

`city_counts` 是一个对 `uniqlo` 数据集按照城市进行分组，并计算每个城市销售量总和的 Series 对象。具体的代码解释如下：

1. `uniqlo.groupby('city')`：这部分代码对 `uniqlo` 数据集按照 'city' 列进行分组操作，将数据集划分为多个城市的子集。

2. `['quant'].sum()`：这部分代码对分组后的每个城市子集中的 'quant' 列进行求和操作，计算出每个城市的销售量总和。

3. `.sort_values(ascending=False)`：这部分代码对计算出来的销售量总和进行降序排序，即从高到低排列。

综上所述，`city_counts` 是按照城市对 `uniqlo` 数据集进行分组，并计算每个城市销售量总和后得到的结果。它是一个包含了城市名称作为索引，销售量总和作为值的 Series 对象。

例如，输出结果可能类似于：

City A     1000
City B     800
City C     600
...

这表示在 `uniqlo` 数据集中，City A 的销售量总和为 1000，City B 的销售量总和为 800，City C 的销售量总和为 600，以此类推。