统计每个省份和每个城市的酒店数量和房间数

好的，以下是统计每个省份和每个城市的酒店数量和房间数的代码：

import pandas as pd

# 加载数据
df_hotel = pd.read_csv('hotel.csv')

# 统计省份和城市数据
province_data = df_hotel.groupby('省份').agg({'酒店': 'count', '房间数': 'sum'}).sort_values(by='酒店', ascending=False)
city_data = df_hotel.groupby(['省份', '城市']).agg({'酒店': 'count', '房间数': 'sum'}).sort_values(by='酒店', ascending=False)

# 打印省份和城市数据
print(province_data)
print(city_data)

这段代码会按照省份和城市对酒店数据进行分组，并且统计每个省份和城市的酒店数量和房间数，最后按照酒店数量从大到小排序，然后分别打印出来。注意，这里的文件名和列名可能需要根据实际情况进行修改。

相关问题

统计每个省份的拒单率

为了统计每个省份的拒单率，需要先获得订单数据和用户数据。然后，可以按省份对订单进行分组，并计算每个省份的总订单数和拒单数。最后，将拒单数除以总订单数，即可得到每个省份的拒单率。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取订单数据和用户数据
orders = pd.read_csv('orders.csv')
users = pd.read_csv('users.csv')

# 合并订单数据和用户数据
data = pd.merge(orders, users, on='user_id')

# 按省份分组，计算总订单数和拒单数
province_stats = data.groupby('province').agg({'order_id': 'count', 'is_rejected': 'sum'})

# 计算拒单率
province_stats['rejection_rate'] = province_stats['is_rejected'] / province_stats['order_id']

# 输出结果
print(province_stats)

需要注意的是，以上代码仅为示例，实际情况中可能需要根据具体数据结构进行修改。另外，如果需要更精细的统计，还可以考虑按城市、时间等因素进行分组统计。

给一张税收表，在jupter上写一段代码统计每个省份的记录数

在Jupyter Notebook中，你可以使用Pandas库来进行数据处理和分析。假设你的税收表是一个名为`tax_data.csv`的数据框，其中包含`province`列表示省份信息。以下是统计每个省份记录数的Python代码示例：

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_csv('tax_data.csv')

# 统计每个省份的记录数
province_counts = df['province'].value_counts()

# 显示结果
print(province_counts)

# 可能会生成一个Series，显示了每个省份及其对应的记录数
# 如果需要将结果转换为 DataFrame 并保留原始索引名（如果有的话），可以这样做：
province_counts_df = province_counts.to_frame(name='Record Count')
province_counts_df.reset_index(inplace=True)
province_counts_df.set_index('province', inplace=True)

# 现在 `province_counts_df` 就展示了省份和记录数
province_counts_df.head()