将data1按照按时交货率按从低到高排列进行输出：data1 = data.groupby(['货品','货品交货状况']).size().unstack() data1['按时交货率'] = data1['按时交货']/(data1['按时交货']+data1['晚交货']) data1 = data1.sort_values(data1.columns[-1],ascending=False) print(data1)

这是一个对数据进行分组并计算按时交货率后排序的操作，具体步骤如下：
1. 使用groupby函数对数据进行分组，其中'货品'和'货品交货状况'是分组的依据，使用size函数计算每组的数量。
2. 使用unstack函数将两个分组变量转换为列变量和行变量，形成一个新的数据框。
3. 计算按时交货率，即按时交货数除以总交货数。将计算结果作为新的列添加到数据框中。
4. 使用sort_values函数按照按时交货率从高到低排序，并输出排序后的数据框。

注意，这段代码需要配合数据使用，而且数据的列名需要与代码中的列名相匹配。

相关问题

写一段代码将data1按照按时交货率从低到高排序顺序输出：data1 = data.groupby(['货品','货品交货状况']).size().unstack() data1['按时交货率'] = data1['按时交货']/(data1['按时交货']+data1['晚交货']) print(data1)

可以使用sort_values函数按照按时交货率从低到高排序，代码如下：

data1 = data.groupby(['货品','货品交货状况']).size().unstack()
data1['按时交货率'] = data1['按时交货']/(data1['按时交货']+data1['晚交货'])
data1 = data1.sort_values(by='按时交货率')
print(data1)

注意，sort_values函数需要指定按照哪一列排序，这里按照按时交货率列进行排序，并且默认为升序排列，所以不需要指定ascending参数。

写一段代码求按时交货率的平均值：data1 = data.groupby(['销售区域','货品交货状况']).size().unstack() data1['按时交货率'] = data1['按时交货']/(data1['按时交货']+data1['晚交货']) data1 = data1.sort_values(data1.columns[-1],ascending=False) print(data1)

可以使用mean函数对按时交货率进行求平均值，代码如下：

data1 = data.groupby(['销售区域','货品交货状况']).size().unstack()
data1['按时交货率'] = data1['按时交货']/(data1['按时交货']+data1['晚交货'])
average_rate = data1['按时交货率'].mean()
print("按时交货率的平均值为：", average_rate)

注意，这里需要先对数据进行分组并计算按时交货率，然后才能对按时交货率列进行平均值的计算。