class(result2) [1] "grouped_df" "tbl_df" "tbl" "data.frame"

class(result2)返回的是一个包含以下四个类的向：
1. "grouped_df"：表示这个对象是一个分组数据框，通常是在进行数据分组操作后得到的结果。
2. "tbl_df"：表示这个对象是一个tibble数据框，tibble是一种用于存储和处理数据的数据结构，类似于传统的数据框，但具有更多的功能和优化。
3. "tbl"：表示这个对象是一个数据表，是一种用于存储和处理数据的数据结构，类似于传统的数据框。
4. "data.frame"：表示这个对象是一个数据框，是R语言中最常用的数据结构之一，用于存储和处理数据。

相关问题

grouped_df = result_df.groupby('frame_id').agg({'frame_id': 'first', 'distance': 'mean'})

这是一个使用 Pandas 库对数据进行分组和聚合的操作。首先，将 `result_df` 按照 `frame_id` 进行分组，然后使用 `agg` 函数对每个组进行聚合操作，其中 `{'frame_id': 'first', 'distance': 'mean'}` 表示对 `frame_id` 列取每个组内的第一个值，对 `distance` 列取每个组内的平均值。最终得到的是一个新的数据框，其中每一行对应一个 `frame_id`，并包含该 `frame_id` 的第一个值和 `distance` 列的平均值。

import osimport reimport pandas as pd# 正则表达式regex = re.compile(r'^2-.*\.xlsx$')continuation_regex = re.compile(r'^\d+\s.*$') # 这里假设续表的第一列为数字加空格# 读取所有符合条件的xlsx文件files = [f for f in os.listdir('.') if os.path.isfile(f) and regex.match(f)]dfs = []for file in files: df = pd.read_excel(file, sheet_name=None, engine='openpyxl') for sheet_name, sheet_df in df.items(): # 判断续表并添加到之前的表格中 if sheet_df.iloc[0, 0] and continuation_regex.match(str(sheet_df.iloc[0, 0])): dfs[-1] = pd.concat([dfs[-1], sheet_df]) else: dfs.append(sheet_df)# 合并所有表格merged_df = pd.concat(dfs)# 根据城市为键合并所有表格grouped_df = merged_df.groupby('城市').agg(lambda x: x.tolist())# 将所有列表转换为字符串并重新转换为DataFramegrouped_df = grouped_df.applymap(lambda x: ','.join([str(i) for i in x]))grouped_df = pd.DataFrame(grouped_df.to_dict())# 输出结果print(grouped_df) 修改为遍历指定列表

如果想要修改这段代码，使其不再遍历当前文件夹下的xlsx文件，而是遍历指定文件夹下的xlsx文件，可以将os.listdir('.')替换为os.listdir('指定文件夹路径')，例如：

import os
import re
import pandas as pd

# 正则表达式
regex = re.compile(r'^2-.*\.xlsx$')
continuation_regex = re.compile(r'^\d+\s.*$')  # 这里假设续表的第一列为数字加空格

# 指定文件夹路径
folder_path = '指定文件夹路径'

# 读取所有符合条件的xlsx文件
files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and regex.match(f)]
dfs = []

for file in files:
    df = pd.read_excel(file, sheet_name=None, engine='openpyxl')
    for sheet_name, sheet_df in df.items():
        # 判断续表并添加到之前的表格中
        if sheet_df.iloc[0, 0] and continuation_regex.match(str(sheet_df.iloc[0, 0])):
            dfs[-1] = pd.concat([dfs[-1], sheet_df])
        else:
            dfs.append(sheet_df)

# 合并所有表格
merged_df = pd.concat(dfs)

# 根据城市为键合并所有表格
grouped_df = merged_df.groupby('城市').agg(lambda x: x.tolist())

# 将所有列表转换为字符串并重新转换为DataFrame
grouped_df = grouped_df.applymap(lambda x: ','.join([str(i) for i in x]))
grouped_df = pd.DataFrame(grouped_df.to_dict())

# 输出结果
print(grouped_df)

其中，需要将'指定文件夹路径'替换为实际的文件夹路径。