grouped_data = merged_df.groupby([‘trade_date’, ‘code’])[‘net_mf_amount’].sum().reset_index() net_mf_amount保留小数点后两位，并且单位是万换算成亿

grouped_data 是对 DataFrame "merged_df" 进行分组，按照 'trade_date' 和 'code' 列，然后计算每个组合下 'net_mf_amount' 列的累计金额。通过 .sum() 函数得到总和，接着使用 .reset_index() 重新设置索引以便于数据的进一步操作。

如果你想保留 'net_mf_amount' 列的小数点后两位并将其从万元转换为亿元，你可以这样做：

1. 首先，将净货币量 ('net_mf_amount') 乘以 10000 来从万元转换到元，因为1亿元=10000万元。
2. 然后，四舍五入到小数点后两位，可以使用 `round` 函数。
3. 最后，除以 10000 将结果从元转换回亿元。

代码示例：

# 先转换为元
grouped_data['net_mf_amount'] = grouped_data['net_mf_amount'] * 10000

# 四舍五入到小数点后两位
grouped_data['net_mf_amount'] = grouped_data['net_mf_amount'].round(2)

# 再转换为亿元
grouped_data['net_mf_amount'] = grouped_data['net_mf_amount'] / 10000

这样处理后的 'net_mf_amount' 单位就是亿元了。

相关问题

grouped_data = merged_df.groupby(['trade_date', 'code'])['net_mf_amount'].sum().reset_index() net_mf_amount保留小数点后两位

在这个代码片段中，首先通过`groupby`函数对合并后的DataFrame `merged_df`按两个字段`trade_date`和`code`进行分组。然后，针对每个组别，计算`net_mf_amount`列的总和，得到一个新的DataFrame，其中每一行都是一个时间-代码组合及其对应的净交易金额总和。

`reset_index()`函数的作用是将分组后的索引转换回普通行，使得结果集包含原始的`trade_date`和`code`，以及汇总后的`net_mf_amount`值。

如果你想在计算结果时保留`net_mf_amount`的小数点后两位，可以在计算总和之后应用`round`函数，例如：

grouped_data['net_mf_amount'] = grouped_data['net_mf_amount'].round(2)

这将把`net_mf_amount`列里的数值四舍五入到小数点后两位。

完整代码示例如下：

grouped_data = merged_df.groupby(['trade_date', 'code'])['net_mf_amount'].sum().reset_index()
grouped_data['net_mf_amount'] = grouped_data['net_mf_amount'].round(2)

grouped_data = df.groupby('厂商').sum().sort_values(by="销量",ascending=False) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:15] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:15] print(cars_10) print(count_10)

这段代码使用了Pandas库来对数据进行分组、求和并按照销量进行降序排序。首先，根据'厂商'列对数据进行分组，然后使用sum()函数对每个厂商的销量进行求和。最后，使用sort_values()函数按照销量的降序对结果进行排序，并将结果赋值给grouped_data变量。

接着，通过grouped_data的index属性获取按照销量排序后的厂商索引值，并使用tolist()函数将其转换为列表形式，取前15个厂商，并将结果赋值给cars_10变量。

然后，通过grouped_data的["销量"]索引获取销量列，并使用tolist()函数将其转换为列表形式，取前15个销量值，并将结果赋值给count_10变量。

最后，通过print函数打印出cars_10和count_10的值，分别表示销量排名前15的厂商和对应的销量。