jyfx_zhoubao_月_区=jyfx_zhoubao_1.groupby(['月','大区'])[['指导价收入','总部促销降价额','买赠降价金额','换购降价额','总部竞争降价额','门店竞争降价额','总部批次降价额','总部清仓降价额','门店清仓降价额','自动清仓降价额','全场通用券金额','指定品类券金额','指定商品券金额' ,'朴分抵扣金额','促销满减金额','实际收入','销售退款','称重退款金额','销售成本','销售退款成本','损耗成本','供应商折损','盘盈亏金额','商品实收毛利(新)','校正期初库存金额', '校正期末库存金额','商品质量投诉量','销售数量']].sum()
时间: 2023-08-30 07:09:54 浏览: 52
这段代码使用了 Pandas 的 groupby 函数,按照 jyfx_zhoubao_1 中的 '月' 和 '大区' 两列进行分组,然后对每个分组中的列 '指导价收入'、'总部促销降价额'、'买赠降价金额' 等进行求和操作,最终生成一个新的 DataFrame。
具体来说,这段代码的实现过程如下:
1. `jyfx_zhoubao_1.groupby(['月','大区'])`:按照 '月' 和 '大区' 两列进行分组,生成一个 GroupBy 对象。
2. `[['指导价收入','总部促销降价额',...,'销售数量']]`:从分组后的 DataFrame 中选择需要进行聚合操作的列,生成一个包含多列的 DataFrame。
3. `.sum()`:对每个分组中的列进行求和操作。
最终生成的新 DataFrame 包含两个索引列 '月' 和 '大区',以及多列聚合后的结果,包括 '指导价收入'、'总部促销降价额'、'买赠降价金额' 等。
相关问题
jyfx_zhoubao_月_区=jyfx_zhoubao_1.groupby(['月','大区'])[['指导价收入','总部促销降价额','买赠降价金额','换购降价额','总部竞争降价额','门店竞争降价额','总部批次降价额','总部清仓降价额','门店清仓降价额','自动清仓降价额','全场通用券金额','指定品类券金额','指定商品券金额' 这段代码 没有重命名列没修正成功 jyfx_zhoubao_月_区 ,'朴分抵扣金额','促销满减金额','实际收入','销售退款','称重退款金额','销售成本','销售退款成本','损耗成本','供应商折损','盘盈亏金额','商品实收毛利(新)','校正期初库存金额', '校正期末库存金额','商品质量投诉量','销售数量']].sum() jyfx_zhoubao_月_区.reset_index(inplace=True) jyfx_zhoubao_月_区.rename({'月':'时间维度'},inplace=True) #重命名组织维度 jyfx_zhoubao_月_区.rename({'大区':'组织维度'},inplace=True) #重命名组织维度 这段代码,
这段代码中,您对 `jyfx_zhoubao_月_区` 进行了如下操作:
1. 对 `jyfx_zhoubao_1` 数据框按照 '月' 和 '大区' 进行分组,选取了一些列进行求和,并将结果赋值给 `jyfx_zhoubao_月_区`。
2. 使用 `reset_index()` 函数将分组后的 '月' 和 '大区' 列恢复为普通列。
3. 使用 `rename()` 函数对 '月' 列和 '大区' 列进行重命名,将 '月' 列重命名为 '时间维度',将 '大区' 列重命名为 '组织维度'。
如果您执行了这段代码但是重命名列没有成功,有可能是您在后续的操作中没有正确使用列名。请确认您使用的列名是否正确,或者您可以提供更详细的代码和数据信息,我可以帮助您进一步排查问题。
jyfx_zhoubao_月_区.rename({'月':'组织维度'}) ,怎么修改源数据
如果您想要修改源数据,可以使用 Pandas 中的 inplace 参数。具体操作为:
```python
jyfx_zhoubao_月_区.rename({'月':'组织维度'}, inplace=True)
```
这样就可以直接修改源数据,而不需要重新赋值给一个新的变量。不过请注意,修改源数据可能会对后续的操作造成影响,所以请谨慎操作。
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