df_task1 = df.groupby(["area"]).agg({"houseInfo":"count","unitPrice":"mean"}) 降序排列

以下是回答：

# 首先，导入必要的库
import pandas as pd

# 然后，读取数据
df = pd.read_csv('./dataset/订单数据.csv')

# 接着，筛选出国家为中国的数据
df = df[df['国家'] == '中国']

# 对数据进行分组并聚合
tb = df.groupby(['产品类别','省份']).agg({'金额':'sum'}).reset_index()

# 最后，按照降序排列
df_task1 = tb.sort_values(by='金额', ascending=False)

# 输出结果
print(df_task1)

相关问题

df_task1 = df.groupby(["area"])["houseInfo"].agg({"a":"count"})

这是一段使用pandas库对数据进行分组统计的代码。其中，df是一个DataFrame对象，groupby()方法按照指定的列名（这里是"area"）对数据进行分组，然后agg()方法对每个分组中的"houseInfo"列进行统计，"count"表示统计每个分组中"houseInfo"列的数量，最后将结果保存在"a"列中，生成一个新的DataFrame对象df_task1。

df_task1 = df.groupby(["area"])["houseInfo"].agg({"a":"count"})

df_group = df_max.groupby('名称')['数值'].agg(['mean', pd.Series.mode]).reset_index() # 重命名列名 df_group = df_group.rename(columns={'mean': '平均值', 'mode': '众数'}) # 输出到 Excel 文件 df_group.to_excel('5.23平均值和众数.xlsx', index=False)加上如果有多个众数择取众数均值的代码

可以使用 Pandas 的 apply 方法来对众数进行处理，然后再计算均值。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 分组计算平均值和众数
df_group = df.groupby('名称')['数值'].agg(['mean', pd.Series.mode]).reset_index()

# 处理众数，如果有多个众数则取均值
df_group['众数'] = df_group['mode'].apply(lambda x: sum(x)/len(x) if isinstance(x, list) else x)

# 重命名列名
df_group = df_group.rename(columns={'mean': '平均值', '众数': '众数均值'})

# 输出到 Excel 文件
df_group.to_excel('5.23平均值和众数.xlsx', index=False)

这段代码假设数据文件名为 `data.xlsx`，数据格式为两列，分别是名称和数值。它首先使用 `groupby` 方法按名称分组，然后使用 `agg` 方法计算平均值和众数。接着使用 `apply` 方法对众数进行处理，如果众数是一个列表，则计算均值。最后重命名列名，并输出到 Excel 文件中。