df1_month_count=df1.groupby('sample_month').agg({"sample_month":"count"})
时间: 2024-05-31 12:14:41 浏览: 13
这行代码是使用Pandas库中的groupby函数对DataFrame df1按照'sample_month'列进行分组,然后使用agg函数按照'sample_month'统计每个分组的数量,并将该结果存储在df1_month_count中。最终,df1_month_count是一个新的DataFrame,其中包含了每个月份出现的次数。
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代码简写:import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)
import pandas as pd
# 读取指定表格
df1, df2, df3 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币')
# 标的表索引列位置及数据位置
grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index()
grouped1 = df3.groupby(df3.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index()
# 合并表1和表2的结果
result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left')
result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped1.columns[0], how='left')
# 输出结果到文件
result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)
优化这段代码:pivot_table = df1.pivot_table(index=['Year','船名'] values='航次', aggfunc='count')
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。