sort = group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()的意思
时间: 2024-02-05 07:05:11 浏览: 26
这段代码是在对 pandas DataFrame 的一个名为 group 的对象按照 id 列进行降序排列,然后重置索引。具体来说,sort_values() 方法根据指定列的值对 DataFrame 进行排序,'id' 是指定的列名,ascending=False 表示按照降序排列;reset_index() 方法将重新设置 DataFrame 的索引,使得新的 DataFrame 的索引从 0 开始递增。最后,将排序后的 DataFrame 赋值给 sort 变量。
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import pandas as pd inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv' inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv' # 读入数据 data = pd.read_csv(inputfile1,encoding = 'gbk') types = pd.read_csv(inputfile2,encoding = 'gbk') group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index() group_sorted = group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() # 总量 data_nums = data.shape[0] del group_sorted['index'] group_sorted.head()标解注释
这段代码的作用是从两个csv文件中读取数据,对商品订单数据进行分组统计并按照商品销量降序排列,最后输出排名前几的商品销量信息。
具体注释如下:
```
import pandas as pd
# 指定两个数据文件的路径
inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv'
inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv'
# 读入两个数据文件
data = pd.read_csv(inputfile1, encoding='gbk')
types = pd.read_csv(inputfile2, encoding='gbk')
# 对商品订单数据按照商品名称进行分组统计,并计算每个商品的订单数量
group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index()
# 对分组统计结果按照订单数量降序排列
group_sorted = group.sort_values('id', ascending=False).reset_index()
# 获取数据集的行数
data_nums = data.shape[0]
# 删除group_sorted中的index列,并输出前几行数据
del group_sorted['index']
group_sorted.head()
```
其中,`pd.read_csv()`可以读取csv文件,`groupby()`可以对DataFrame对象按照指定列进行分组,`count()`可以统计每组的数量,`reset_index()`可以重置索引。`sort_values()`可以按照指定列进行排序,`ascending=False`表示降序排列,`del`可以删除DataFrame对象的指定列。
sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和,每个商品类别的总量,并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group注释
这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并,并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。以下是代码的详细解释:
1. `pd.merge(group_sorted, types)`:将 `group_sorted` 和 `types` 两个 DataFrame 进行合并,根据它们共同拥有的列进行合并。
2. `sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index()`:对合并后的 DataFrame 根据 `Types` 列进行分组,并对每个组内的数据进行求和,最终返回一个新的 DataFrame。
3. `sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()`:按照 `id` 列的值进行降序排列,并重置索引,返回一个新的 DataFrame。
4. `del sort_link_group['index']`:删除新 DataFrame 中的 `index` 列。
综上,这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并,并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。最终返回一个新的 DataFrame,其中不包含 `index` 列。