group2_2 = group2_2.groupby(['非周期类型']).agg({'净支付': 'sum'}) 使用xlwt库中的Worksheet.write方法提取净支付的值写入到不同xls中的一个单元格

假设你已经成功打开了需要写入数据的xls文件并且定位到了需要写入数据的Worksheet，可以按照以下步骤进行：

1. 遍历group2_2中所有的非周期类型，获取每个类型对应的净支付值。

for type, df in group2_2.groupby(['非周期类型']):
    net_payment = df['净支付'].sum()

2. 确定需要写入数据的单元格位置，假设是第2行第1列，可以使用Worksheet.write方法进行写入。

worksheet.write(1, 0, net_payment)

其中，第1个参数表示行数，第2个参数表示列数，第3个参数表示需要写入的数据。

3. 完整代码如下所示。

for type, df in group2_2.groupby(['非周期类型']):
    net_payment = df['净支付'].sum()
    worksheet.write(1, 0, net_payment)

注意，上述代码中只写入了一个单元格，如果需要写入多个单元格，可以在循环中根据需要修改行数和列数即可。

相关问题

修改代码 group2_2 = group2_2(['表名','非周期类型']).agg({'净支付': 'sum'})

这个代码看起来不太完整，不过从中可以看出是想要对某个表进行分组求和操作。修改的话，需要将表名和非周期类型替换成具体的值，比如：

grouped = df.groupby(['非周期类型']).agg({'净支付': 'sum'})

其中，`df`是你要进行操作的表，`非周期类型`是你要进行分组的列名，`净支付`是你要对其进行求和的列名。修改成这样之后，就能得到按照非周期类型分组后，净支付的总和了。

group_min = org_kernel_log.groupby(['serial_number','collect_time'],as_index=False).agg('sum')

这是一个使用 pandas 库中的 groupby 方法对 org_kernel_log 数据集按照 serial_number 和 collect_time 进行分组，并对每组数据进行求和操作的语句。其中，groupby 方法的 as_index 参数设置为 False，表示不将分组依据的列作为索引。agg 方法中的 'sum' 表示对每组数据进行求和操作。最终返回一个新的 DataFrame 对象 group_min。