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。
相关问题

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。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

multidict-6.0.2-cp39-cp39-win_amd64.whl

multidict-6.0.2-cp39-cp39-win_amd64.whl
recommend-type

【图像融合】基于matlab小波变换灰色图像融合(含相关性、信噪比)【含Matlab源码 1841期】.md

【图像融合】基于matlab小波变换灰色图像融合(含相关性、信噪比)【含Matlab源码 1841期】.md
recommend-type

VOS3000: 高效视频监控系统介绍及其部署指南

内容概要:本文对视频监控系统 VOS3000 进行了详细的介绍,涵盖了它的系统架构(客户端/服务器)、主要功能特性(例如,视频录制存储、实时监控、录播、报警机制以及用户权限分配等),并提供了必要的软硬件规格和技术细节,帮助用户理解系统如何安装配置并在不同场景下运用。 适用人群:安防公司IT技术人员、工程监理团队,以及需要实施高效监控系统的设施管理者和相关人员。 使用场景及目标:适于商场、学校及其他公共场所的安全监测;亦可用于交通管控和居民住宅区防范;还能为工业环境中的流水线操作提供监视手段,保障生产效率与安全管理。 其他说明:本系统采用模块化设计思路,在实际布置前应充分考虑具体环境的要求进行合理的规模定制和技术选型匹配;此外,由于功能涵盖较广,请针对自身所需关注的重点区域做出选择性的深入理解和操作。
recommend-type

【医学图像分割】基于matlab磁共振成像 (MRI) 数值模拟平台【含Matlab源码 826期】.md

【医学图像分割】基于matlab磁共振成像 (MRI) 数值模拟平台【含Matlab源码 826期】.md
recommend-type

zlib-1.2.12压缩包解析与技术要点

资源摘要信息: "zlib-1.2.12.tar.gz是一个开源的压缩库文件,它包含了一系列用于数据压缩的函数和方法。zlib库是一个广泛使用的数据压缩库,广泛应用于各种软件和系统中,为数据的存储和传输提供了极大的便利。" zlib是一个广泛使用的数据压缩库,由Jean-loup Gailly和Mark Adler开发,并首次发布于1995年。zlib的设计目的是为各种应用程序提供一个通用的压缩和解压功能,它为数据压缩提供了一个简单的、高效的应用程序接口(API),该接口依赖于广泛使用的DEFLATE压缩算法。zlib库实现了RFC 1950定义的zlib和RFC 1951定义的DEFLATE标准,通过这两个标准,zlib能够在不牺牲太多计算资源的前提下,有效减小数据的大小。 zlib库的设计基于一个非常重要的概念,即流压缩。流压缩允许数据在压缩和解压时以连续的数据块进行处理,而不是一次性处理整个数据集。这种设计非常适合用于大型文件或网络数据流的压缩和解压,它可以在不占用太多内存的情况下,逐步处理数据,从而提高了处理效率。 在描述中提到的“zlib-1.2.12.tar.gz”是一个压缩格式的源代码包,其中包含了zlib库的特定版本1.2.12的完整源代码。"tar.gz"格式是一个常见的Unix和Linux系统的归档格式,它将文件和目录打包成一个单独的文件(tar格式),随后对该文件进行压缩(gz格式),以减小存储空间和传输时间。 标签“zlib”直接指明了文件的类型和内容,它是对库功能的简明扼要的描述,表明这个压缩包包含了与zlib相关的所有源代码和构建脚本。在Unix和Linux环境下,开发者可以通过解压这个压缩包来获取zlib的源代码,并根据需要在本地系统上编译和安装zlib库。 从文件名称列表中我们可以得知,压缩包解压后的目录名称是“zlib-1.2.12”,这通常表示压缩包中的内容是一套完整的、特定版本的软件或库文件。开发者可以通过在这个目录中找到的源代码来了解zlib库的架构、实现细节和API使用方法。 zlib库的主要应用场景包括但不限于:网络数据传输压缩、大型文件存储压缩、图像和声音数据压缩处理等。它被广泛集成到各种编程语言和软件框架中,如Python、Java、C#以及浏览器和服务器软件中。此外,zlib还被用于创建更为复杂的压缩工具如Gzip和PNG图片格式中。 在技术细节方面,zlib库的源代码是用C语言编写的,它提供了跨平台的兼容性,几乎可以在所有的主流操作系统上编译运行,包括Windows、Linux、macOS、BSD、Solaris等。除了C语言接口,zlib库还支持多种语言的绑定,使得非C语言开发者也能够方便地使用zlib的功能。 zlib库的API设计简洁,主要包含几个核心函数,如`deflate`用于压缩数据,`inflate`用于解压数据,以及与之相关的函数和结构体。开发者通常只需要调用这些API来实现数据压缩和解压功能,而不需要深入了解背后的复杂算法和实现细节。 总的来说,zlib库是一个重要的基础设施级别的组件,对于任何需要进行数据压缩和解压的系统或应用程序来说,它都是一个不可忽视的选择。通过本资源摘要信息,我们对zlib库的概念、版本、功能、应用场景以及技术细节有了全面的了解,这对于开发人员和系统管理员在进行项目开发和系统管理时能够更加有效地利用zlib库提供了帮助。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【Tidy库绘图功能全解析】:打造数据可视化的利器

![【Tidy库绘图功能全解析】:打造数据可视化的利器](https://deliveringdataanalytics.com/wp-content/uploads/2022/11/Data-to-ink-Thumbnail-1024x576.jpg) # 1. Tidy库概述 ## 1.1 Tidy库的起源和设计理念 Tidy库起源于R语言的生态系统,由Hadley Wickham在2014年开发,旨在提供一套标准化的数据操作和图形绘制方法。Tidy库的设计理念基于"tidy data"的概念,即数据应当以一种一致的格式存储,使得分析工作更加直观和高效。这种设计理念极大地简化了数据处理
recommend-type

将字典转换为方形矩阵

字典转换为方形矩阵意味着将字典中键值对的形式整理成一个二维数组,其中行和列都是有序的。在这个例子中,字典的键似乎代表矩阵的行索引和列索引,而值可能是数值或者其他信息。由于字典中的某些项有特殊的标记如`inf`,我们需要先过滤掉这些不需要的值。 假设我们的字典格式如下: ```python data = { ('A1', 'B1'): 1, ('A1', 'B2'): 2, ('A2', 'B1'): 3, ('A2', 'B2'): 4, ('A2', 'B3'): inf, ('A3', 'B1'): inf, } ``` 我们可以编写一个函
recommend-type

微信小程序滑动选项卡源码模版发布

资源摘要信息: "微信小程序源码模版_滑动选项卡" 是一个面向微信小程序开发者的资源包,它提供了一个实现滑动选项卡功能的基础模板。该模板使用微信小程序的官方开发框架和编程语言,旨在帮助开发者快速构建具有动态切换内容区域功能的小程序页面。 微信小程序是腾讯公司推出的一款无需下载安装即可使用的应用,它实现了“触手可及”的应用体验,用户扫一扫或搜一下即可打开应用。小程序也体现了“用完即走”的理念,用户不用关心是否安装太多应用的问题。应用将无处不在,随时可用,但又无需安装卸载。 滑动选项卡是一种常见的用户界面元素,它允许用户通过水平滑动来在不同的内容面板之间切换。在移动应用和网页设计中,滑动选项卡被广泛应用,因为它可以有效地利用屏幕空间,同时提供流畅的用户体验。在微信小程序中实现滑动选项卡,可以帮助开发者打造更加丰富和交互性强的页面布局。 此源码模板主要包含以下几个核心知识点: 1. 微信小程序框架理解:微信小程序使用特定的框架,它包括wxml(类似HTML的标记语言)、wxss(类似CSS的样式表)、JavaScript以及小程序的API。掌握这些基础知识是开发微信小程序的前提。 2. 页面结构设计:在模板中,开发者可以学习如何设计一个具有多个选项卡的页面结构。这通常涉及设置一个外层的容器来容纳所有的标签项和对应的内容面板。 3. CSS布局技巧:为了实现选项卡的滑动效果,需要使用CSS进行布局。特别是利用Flexbox或Grid布局模型来实现响应式和灵活的界面。 4. JavaScript事件处理:微信小程序中的滑动选项卡需要处理用户的滑动事件,这通常涉及到JavaScript的事件监听和动态更新页面的逻辑。 5. WXML和WXSS应用:了解如何在WXML中构建页面的结构,并通过WXSS设置样式来美化页面,确保选项卡的外观与功能都能满足设计要求。 6. 小程序组件使用:微信小程序提供了丰富的内置组件,其中可能包括用于滑动的View容器组件和标签栏组件。开发者需要熟悉这些组件的使用方法和属性设置。 7. 性能优化:在实现滑动选项卡时,开发者应当注意性能问题,比如确保滑动流畅性,避免因为加载大量内容导致的卡顿。 8. 用户体验设计:一个良好的滑动选项卡需要考虑用户体验,比如标签的易用性、内容的清晰度和切换的动画效果等。 通过使用这个模板,开发者可以避免从零开始编写代码,从而节省时间,更快地将具有吸引力的滑动选项卡功能集成到他们的小程序中。这个模板适用于需要展示多内容区块但又希望保持页面简洁的场景,例如产品详情展示、新闻资讯列表、分类内容浏览等。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依