result5=pd.DataFrame() result5=trans_info.groupby(['zhdh', 'jyrq']) result5['count_for_day']=result5['jyrq_hour'].count()

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

python语言将多个文件生成的未知个数的df df = pd.DataFrame(sorted_tags, columns=['tag', 'count'])中相同tag名的count数字相加

可以使用 pandas 库中的 groupby 和 sum 方法，对相同 tag 的 count 进行求和。

示例代码：

import pandas as pd

# 假设有三个 DataFrame，分别为 df1、df2、df3
dfs = [df1, df2, df3]

# 将 dfs 中的 DataFrame 合并为一个 DataFrame
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# 对 tag 进行分组，并对 count 求和
grouped_df = merged_df.groupby('tag')['count'].sum()

# 将结果转换为 DataFrame
result_df = pd.DataFrame({'tag': grouped_df.index, 'count': grouped_df.values})

其中，merged_df 是将多个 DataFrame 合并后的 DataFrame，grouped_df 是对 tag 进行分组并求和后的 Series，result_df 是将结果转换为 DataFrame 后的最终结果。

trans_info.sort_values(['zhdh','jyrq_sj'],inplace=True)

这是一行 Python 代码，用于对 DataFrame 数据进行排序，按照 'zhdh' 和 'jyrq_sj' 两列进行排序。其中，'zhdh' 是排序的第一关键字，'jyrq_sj' 是排序的第二关键字。inplace=True 表示在原 DataFrame 上进行排序，不创建新的 DataFrame。