['索引', '卡号', '人员编号', '日期', '金额', '基金金额', '剩余', '卡数量', '类型', '终端序号', '操作员编号', '部门']如何计算总金额?pandas
时间: 2023-10-23 08:16:45 浏览: 25
假设这个数据表格已经被读入到了Pandas的DataFrame对象中,你可以使用以下命令计算总金额:
```
total_amount = df['金额'].sum()
```
其中,`df['金额']`用于获取金额这一列的数据,`.sum()`则对这一列的数据求和,最终结果存储在`total_amount`变量中。
相关问题
['索引', '卡号', '人员编号', '日期', '金额', '基金金额', '剩余', '卡数量', '类型', '终端序号', '操作员编号', '部门']用pandas可以对这些列做哪些分析?
使用 Pandas,可以对这些列进行以下分析:
1. 索引:可以作为数据的唯一标识符,也可以用来对数据进行排序、筛选等操作。
2. 卡号:可以用来对不同的卡进行分类,比如统计不同卡号的消费金额、剩余金额等。
3. 人员编号:可以用来对不同的人员进行分类,比如统计不同人员的消费金额、剩余金额等。
4. 日期:可以用来进行时间序列分析,比如统计每天、每周、每月、每年的消费金额、剩余金额等。
5. 金额:可以用来进行数值分析,比如计算平均消费金额、最大消费金额、最小消费金额等。
6. 基金金额:可以用来计算基金的收益率等。
7. 剩余:可以用来统计卡的余额情况,比如计算每张卡的平均余额、最大余额、最小余额等。
8. 卡数量:可以用来统计不同类型卡的数量,比如计算不同类型卡的平均数量、最大数量、最小数量等。
9. 类型:可以用来对不同类型的卡进行分类,比如统计不同类型卡的消费金额、剩余金额等。
10. 终端序号:可以用来对不同的终端进行分类,比如统计不同终端的消费金额、剩余金额等。
11. 操作员编号:可以用来对不同的操作员进行分类,比如统计不同操作员的操作次数、操作金额等。
12. 部门:可以用来对不同的部门进行分类,比如统计不同部门的消费金额、剩余金额等。
data1['序号', '学号', '性别', '专业', '门禁卡号'],data2['索引', '卡号', '人员编号', '日期', '金额', '基金金额', '剩余', '卡数量', '类型', '终端序号', '操作员编号', '部门']如何连接?pandas
可以通过 `pandas` 库中的 `merge` 函数来连接两个 DataFrame。具体代码如下:
```python
# 以门禁卡号和卡号作为连接键,连接两个 DataFrame
merged_df = pd.merge(data1, data2, left_on='门禁卡号', right_on='卡号')
# 选择需要保留的列
merged_df = merged_df[['序号', '学号', '性别', '专业', '门禁卡号', '人员编号', '日期', '金额', '基金金额', '剩余', '卡数量', '类型', '终端序号', '操作员编号', '部门']]
```
以上代码将会以 '门禁卡号' 和 '卡号' 作为连接键,将两个 DataFrame 进行连接,并将需要保留的列进行选择后返回一个新的 DataFrame。
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