result5=pd.DataFrame() result5=trans_info.groupby(['zhdh', 'jyrq']) result5['count_for_day']=result5['jyrq_hour'].count()
时间: 2023-05-15 18:05:16 浏览: 55
这是一个 pandas 的 DataFrame 操作,通过 groupby 函数对 trans_info 数据按照 'zhdh' 和 'jyrq' 进行分组,然后对每个分组内的 'jyrq_hour' 列进行计数,最后将结果保存在 'count_for_day' 列中。
相关问题
result_x = pd.DataFrame(result_x)
这行代码是将标准化后的数据result_x转化为一个Pandas数据框。pd.DataFrame()是Pandas库中的一个函数,用于将数据转化为数据框的形式,并可以指定数据框的列名和索引等属性。在这里,pd.DataFrame(result_x)的作用是将result_x转化为一个数据框,并将其赋值给result_x变量,这样就可以方便地对标准化后的数据进行处理和分析。
df_concat_x = pd.DataFrame() df_concat_y=pd.DataFrame() df_concat_x1=pd.DataFrame() df_concat_y1=pd.DataFrame()如何代码更简洁
你可以使用列表来存储要合并的数据框,然后使用 pandas 的 concat 函数来合并这些数据框,示例代码如下:
df_list = [df_concat_x, df_concat_y, df_concat_x1, df_concat_y1]
df_concat = pd.concat(df_list)
这样就能更简洁地合并多个数据框了。