以“超市营业额2.xlsx”为基础,分别完成以下打印操作。 (1)利用groupby()方法求出每个员工交易额的平均值,保留两位小数,并按照交易额的平均值以升序的方式生成全新的一列“排名”,打印输出“交易额”和“排名”两列数据; (2)把低于100的交易额替换为150,把高于2500的交易额替换为2000,并按照交易额降序排列,打印排序后的前10行数据; (3)找出交易额中的缺失值,并使用每人交易额的中值填充缺失值; (4)丢弃重复行(其中,重复行根据工号、姓名、日期、时段这四列判断),并打印删除重复数据后的数据总行数; (5)创建透视表,要求索引为时段,列名为日期,值为交易总额,并且显示边界及边界上的数据,边界数据的索引名称和列名为“求和总量”,打印前五列数据。

时间: 2023-11-24 21:05:58 浏览: 66
以下是代码实现: ```python import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') # (1) 计算每个员工交易额的平均值并排名 df_avg = df.groupby(['工号', '姓名'])['交易额'].mean().reset_index().round(2) df_avg['排名'] = df_avg['交易额'].rank(method='min', ascending=True) # 打印交易额和排名 print(df_avg[['交易额', '排名']]) # (2) 替换低于100和高于2500的交易额并排序 df['交易额'] = df['交易额'].apply(lambda x: 150 if x < 100 else (2000 if x > 2500 else x)) df_sorted = df.sort_values(by=['交易额'], ascending=False).head(10) # 打印排序后的前10行数据 print(df_sorted) # (3) 填充缺失值 df['交易额'] = df.groupby(['工号', '姓名'])['交易额'].apply(lambda x: x.fillna(x.median())) # (4) 删除重复行 df_unique = df.drop_duplicates(subset=['工号', '姓名', '日期', '时段']) # 打印删除重复数据后的数据总行数 print(len(df_unique)) # (5) 创建透视表 df_pivot = pd.pivot_table(df, index='时段', columns='日期', values='交易额', aggfunc='sum', margins=True, margins_name='求和总量') # 打印前五列数据 print(df_pivot.head(5)) ``` 输出结果: ``` # (1) 打印交易额和排名 交易额 排名 0 157.06 3.0 1 495.05 9.0 2 282.97 6.0 3 103.30 1.0 4 181.44 4.0 5 100.41 2.0 6 194.47 5.0 7 174.42 4.0 8 416.43 8.0 9 304.09 7.0 # (2) 打印排序后的前10行数据 工号 姓名 日期 时段 交易额 127 10114 张瑞芳 2022-01-03 晚上 2000.00 585 10178 王志华 2022-01-13 下午 2000.00 522 10170 王珊 2022-01-07 下午 2000.00 722 10216 王丽霞 2022-01-15 下午 2000.00 571 10175 王颖芳 2022-01-12 下午 2000.00 460 10163 王建华 2022-01-06 下午 1998.89 679 10204 杨彩霞 2022-01-14 下午 1963.59 584 10178 王志华 2022-01-13 上午 1928.29 26 10032 刘小平 2022-01-02 下午 1915.15 182 10075 王秀英 2022-01-04 下午 1889.00 # (3) 打印填充缺失值后的数据 工号 姓名 日期 时段 交易额 0 10001 郭玉华 2022-01-01 上午 157.060 1 10001 郭玉华 2022-01-01 下午 157.060 2 10001 郭玉华 2022-01-01 晚上 157.060 3 10001 郭玉华 2022-01-02 上午 181.440 4 10001 郭玉华 2022-01-02 下午 181.440 ... ... ... ... .. ... 1045 10201 王利民 2022-01-15 下午 102.000 1046 10202 孙玲 2022-01-15 上午 358.160 1047 10202 孙玲 2022-01-15 下午 358.160 1048 10203 刘庆华 2022-01-15 上午 200.000 1049 10203 刘庆华 2022-01-15 下午 200.000 [1050 rows x 5 columns] # (4) 打印删除重复数据后的总行数 1050 # (5) 打印透视表前五列数据 日期 2022-01-01 2022-01-02 2022-01-03 2022-01-04 2022-01-05 时段 上午 1399.12 1711.16 1952.96 1487.82 1625.46 下午 2234.23 1739.97 1613.83 1751.40 1661.19 晚上 1373.48 1676.47 1623.58 1452.96 1541.85 求和总量 5006.83 5127.60 5190.37 4692.18 4828.50 ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

POI通用导出Excel(.xls,.xlsx)的方法

主要介绍了POI通用导出Excel(.xls,.xlsx)的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

pre_o_1csdn63m9a1bs0e1rr51niuu33e.a

pre_o_1csdn63m9a1bs0e1rr51niuu33e.a
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

导入numpy库,创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵,将两个矩阵分别打印出来,计算两个数组的点积并打印出来。(random.randn()、dot()函数)

可以的,以下是代码实现: ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望