优化这段代码:pivot_table = df1.pivot_table(index=['Year','船名'] values='航次', aggfunc='count')
时间: 2023-10-02 18:10:00 浏览: 130
你可以尝试使用`groupby`和`agg`来达到相同的效果,这样可能会更简洁一些。以下是优化后的代码:
```python
pivot_table = df1.groupby(['Year', '船名'])['航次'].count().reset_index()
```
这样,你将得到与原始代码相同的结果,但是代码更简洁。
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解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df
这段代码是对一个名为 `__temp_df` 的数据框进行处理,并将处理结果存储在 `return_data` 字典的 `goods` 键下。
首先,根据条件 `__temp_df['show_name'] == '第三方商品'`,筛选出满足条件的行,存储在 `__df1` 中。如果 `__df1` 不为空,则对其进行数据透视操作,按照 `name` 和 `show_name` 分组,计算 `buy_num` 的总和,并重置索引。否则,保留 `__df1` 的 `name`、`show_name` 和 `buy_num` 列。
接着,根据条件 `__temp_df['show_name'] != '第三方商品'`,筛选出满足条件的行,存储在 `__df2` 中。如果 `__df2` 不为空,则对其进行数据透视操作,按照 `gt_uuid` 和 `show_name` 分组,计算 `buy_num` 的总和,并重置索引。然后,将 `__df2` 与一个包含列名为 `['gt_uuid', 'goods_name']` 的 DataFrame 进行左连接,并将结果存储在 `__df2` 中。最后,保留 `__df2` 的 `goods_name`、`show_name` 和 `buy_num` 列,并将列名 `goods_name` 改为 `name`。
接下来,通过合并 `__df1` 和 `__df2` 构成新的数据框 `__temp_df`。之后,删除 `__df1` 和 `__df2` 变量。
然后,对 `__temp_df` 进行列名的重命名,将 `name` 改为 `goods_name`,`show_name` 改为 `gc_name`,`buy_num` 改为 `num`。将 `__temp_df` 按照 `num` 降序排序。
接着,将 `__temp_df` 转换为字典格式,并将结果存储在 `return_data` 字典的 `goods_list` 键下。再次对 `__temp_df` 进行处理,只保留 `gc_name` 和 `num` 两列,并进行数据透视操作,按照 `gc_name` 分组,计算 `num` 的总和,并重置索引。最后,将结果按照 `num` 降序排序。
最后,将处理后的 `__temp_df` 转换为字典格式,并将结果存储在 `return_data` 字典的 `gc_list` 键下。最后,删除 `__temp_df` 变量。
pivot_table = pd.pivot_table(df_a, values='访客数量', index=['年份', '月份'], aggfunc=sum)各部分含义
这行代码是使用 Pandas 库中的 `pivot_table` 函数,对一个名为 `df_a` 的数据框进行操作,生成一个新的数据透视表。具体各部分含义如下:
- `values='访客数量'`:指定数据透视表中数值数据列的名称为“访客数量”。
- `index=['年份', '月份']`:指定数据透视表中行索引的列为“年份”和“月份”,也就是说,每个行的唯一标识是年份和月份的组合。
- `aggfunc=sum`:指定数据透视表中数值数据列的聚合函数为求和,也就是对于每个年份和月份组合,将访客数量相加得到该组合的总访客数量。
最终生成的数据透视表是一个以年份和月份为行索引,访客数量为数值数据列的二维表格,其中每个单元格的值表示对应年份和月份的总访客数量。