n = a5.groupby("点餐日期",as_index = False)["销售金额"].sum() n lp = [] n["销售金额"].apply(lambda f:lp.append(f)) lp
时间: 2024-02-06 12:12:42 浏览: 19
这段代码的作用是将 DataFrame a5 按 "点餐日期" 分组,然后计算每组中 "销售金额" 列的总和,最终得到一个新的 DataFrame n。接着,将 n 中 "销售金额" 列的每个值都添加到列表 lp 中。这个过程可以简化为如下代码:
```python
n = a5.groupby("点餐日期", as_index=False)["销售金额"].sum()
lp = list(n["销售金额"])
```
其中,`list()` 函数可以将一个可迭代对象转换为列表。
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3 = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS)) .add_xaxis(cities) .add_yaxis("3A景区", A3) .add_yaxis("4A景区", A4) .add_yaxis("5A景区", A5) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区景区排名分布"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")], xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='省市名称'), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量') ) )
这段代码是使用 pyecharts 绘制一个柱状图,其中:
- `Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS))` 表示创建一个柱状图对象,设置图表主题为“Westeros”。
- `.add_xaxis(cities)` 表示将 `cities` 列表作为柱状图的 x 轴数据。
- `.add_yaxis("3A景区", A3)` 表示将 `A3` 列表作为柱状图的一组 y 轴数据,命名为“3A景区”。
- `.add_yaxis("4A景区", A4)` 和 `.add_yaxis("5A景区", A5)` 同理,分别表示添加 “4A景区” 和 “5A景区” 的数据。
- `.set_global_opts()` 表示设置全局参数,其中:
- `title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区景区排名分布")` 表示设置图表标题为“各地区景区排名分布”。
- `datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")]` 表示启用两个数据缩放组件,一个为外部滚动条,一个为内部缩放框。
- `xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='省市名称')` 表示设置 x 轴的名称为“省市名称”。
- `toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True)` 表示启用工具箱组件,包括下载图片、数据视图、重置等功能。
- `tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross")` 表示设置提示框组件的触发方式为坐标轴触发,指示线类型为十字准星。
- `yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量')` 表示设置 y 轴的名称为“数量”。
- `3 = (...)` 表示将这个柱状图对象命名为“3”,并赋值给变量 `3`。
all_etf_data = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
all_etf_data 是一个数据帧,它由多个数据帧组成,这些数据帧来自 df_list 列表。pd.concat() 函数用于将多个数据帧合并成一个数据帧。ignore_index 参数用于忽略原来每个数据帧的索引,并在合并后使用一个新的索引。
例如:
```
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2']},
index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
'C': ['C3', 'C4', 'C5']},
index=[3, 4, 5])
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A6', 'A7', 'A8'],
'B': ['B6', 'B7', 'B8'],
'C': ['C6', 'C7', 'C8']},
index=[6, 7, 8])
df_list = [df1, df2, df3]
all_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
print(all_df)
```
输出结果:
```
A B C
0 A0 B0 C0
1 A1 B1 C1
2 A2 B2 C2
3 A3 B3 C3
4 A4 B4 C4
5 A5 B5 C5
6 A6 B6 C6
7 A7 B7 C7
8 A8 B8 C8
```
这样就将三个数据帧合并成了一个数据帧,并且使用了新的索引。