.groupby(['year','month']).sum()

这是一个 pandas 数据分组的操作，将数据按照 'year' 和 'month' 两列进行分组，并对分组后的数据进行求和操作。具体而言，假设有一个 DataFrame，其中包含 'year'、'month' 和 'value' 三列，那么上述操作将会返回一个新的 DataFrame，其中包含 'year'、'month' 和 'value' 三列，其中的每一行表示原始数据中某个 'year' 和 'month' 的数据的求和结果。

相关问题

monthly_rain_days= data.groupby(['year', 'month'])['day'].sum()利用python在monthly_rain_days里加一列date

`monthly_rain_days` 是一个基于年份和月份汇总了天数（可能是累计降雨天数）的结果。如果你想在 `monthly_rain_days` 中加入新的一列 "date"，你需要先确定每个（年，月）对应的具体日期，通常这需要原始数据集的信息。如果你有一个包含年月日的完整数据集，你可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设你的原始数据集叫 'full_data'，并且已经按需排序过
monthly_rain_days = full_data.groupby(['year', 'month'])['day'].sum().reset_index()

# 创建一个新的列 'date'
monthly_rain_days['date'] = pd.to_datetime(monthly_rain_days['year'].astype(str) + '-' + monthly_rain_days['month'].astype(str), format='%Y-%m').dt.date

# 现在 'date' 应该包含了每个月的日期
print(monthly_rain_days)

请注意，这里我们假设 "year" 和 "month" 都是数值型，并将其转换为字符串以便连接。如果原始数据格式不同，可能需要相应地调整。

sales_data = df[['Order_Date','Sales','Quantity','Profit','year','month']] sales_data.sample(5) sales_year = sales_data.groupby(['year','month']).sum() sales_year

这段代码首先从数据框 df 中选取包含 'Order_Date'、'Sales'、'Quantity'、'Profit'、'year' 和 'month' 这些列的数据，并将其赋值给 sales_data。然后，使用 sample 方法随机选取 sales_data 中的 5 行数据进行展示。最后，对 sales_data 进行分组操作，按照 'year' 和 'month' 进行分组，并对 'Sales'、'Quantity'、'Profit' 这三列数据进行求和，得到一个新的数据框 sales_year，它包含每个 'year' 和 'month' 的 'Sales'、'Quantity'、'Profit' 的总和。