df_task1 = df.groupby(["area"])["houseInfo"].agg({"a":"count"})

这是一段使用pandas库对数据进行分组统计的代码。其中，df是一个DataFrame对象，groupby()方法按照指定的列名（这里是"area"）对数据进行分组，然后agg()方法对每个分组中的"houseInfo"列进行统计，"count"表示统计每个分组中"houseInfo"列的数量，最后将结果保存在"a"列中，生成一个新的DataFrame对象df_task1。

df_task1 = df.groupby(["area"])["houseInfo"].agg({"a":"count"})

相关问题

df_task1 = df.groupby(["area"]).agg({"houseInfo":"count","unitPrice":"mean"}) 降序排列

以下是回答：

# 首先，导入必要的库
import pandas as pd

# 然后，读取数据
df = pd.read_csv('./dataset/订单数据.csv')

# 接着，筛选出国家为中国的数据
df = df[df['国家'] == '中国']

# 对数据进行分组并聚合
tb = df.groupby(['产品类别','省份']).agg({'金额':'sum'}).reset_index()

# 最后，按照降序排列
df_task1 = tb.sort_values(by='金额', ascending=False)

# 输出结果
print(df_task1)

import scrapy import pandas as pd class WuxiErshoufangSpider(scrapy.Spider): name = "wuxi_ershoufang" allowed_domains = ["lianjia.com"] def start_requests(self): # 从 Excel 文件中读取小区名称 df = pd.read_excel("小区信息.xlsx") xiaoqu_list = df["小区名称"].tolist() # 构造爬取请求 for xiaoqu in xiaoqu_list: url = f"https://wuxi.lianjia.com/ershoufang/rs{xiaoqu}/" yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse) def parse(self, response): # 解析二手房信息 ershoufang_list = response.css(".sellListContent li") for ershoufang in ershoufang_list: title = ershoufang.css(".title a::text").get() address = ershoufang.css(".address .houseInfo::text").get() price = ershoufang.css(".priceInfo .totalPrice::text").get() yield { "小区名称": response.url.split("/")[-2].replace("rs", ""), "标题": title, "地址": address, "价格": price }

这段代码是一个简单的 Scrapy 爬虫，用于从 Excel 文件中获取小区信息，并爬取无锡市的二手房信息。要运行这段代码，需要进行以下步骤：

1. 新建一个 Scrapy 项目：

   scrapy startproject wuxi_ershoufang

2. 将上述代码保存到 wuxi_ershoufang/spiders 文件夹下的 wuxi_ershoufang.py 文件中。

3. 打开 wuxi_ershoufang/settings.py 文件，将以下代码添加到文件末尾：

   FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8-sig'

这是为了确保正确读取中文。

4. 在命令提示符中进入 wuxi_ershoufang 项目的根目录，运行以下命令：

   scrapy crawl wuxi_ershoufang -o ershoufang.csv

这个命令会启动爬虫，并将爬取到的数据保存到名为 ershoufang.csv 的 CSV 文件中。

注意，上述代码中的 Excel 文件名和列名都需要根据实际情况进行修改。此外，还需要确保已经安装好了 pandas 和 openpyxl 库，以便从 Excel 文件中读取数据。