数据中目的站为“北京市”的运单进行分析，统计对应的始发站（省）及各省运单数

针对这个问题，你可以按照以下步骤进行分析：

1. 过滤出目的站为“北京市”的运单数据。

2. 统计每个运单的始发站（省）。

3. 统计每个省份的运单数。

下面是一个示例Python代码，可以实现这个分析过程：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 过滤出目的站为“北京市”的运单数据
bj_data = data[data['目的站'] == '北京市']

# 统计每个运单的始发站（省）
start_province = bj_data['始发站'].str.slice(0, 2)

# 统计每个省份的运单数
count_by_province = start_province.value_counts()

print(count_by_province)

这段代码假定数据文件名为"data.csv"，目的站列名为"目的站"，始发站列名为"始发站"，且始发站以省份名称开头的两个字母表示。代码输出的结果是一个Series对象，包含每个省份的运单数，例如：

河北    1234
山东     567
...

你可以根据自己的数据和需求进行修改和优化。

相关问题

python数据中目的站为“北京市”的运单进行分析，统计对应的始发站（省）及各省运单数

好的，对于这个问题，您可以通过Python中的pandas库对数据进行处理和分析。假设您的数据文件为csv格式，包含始发站（省）、目的站（市）和运单数三个字段。可以按照以下步骤进行处理：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取csv文件

df = pd.read_csv('your_file_path.csv')

3. 筛选目的站为“北京市”的数据

bj_data = df[df['目的站'] == '北京市']

4. 按照始发站（省）进行分组统计运单数

result = bj_data.groupby('始发站（省）')['运单数'].sum()

最终得到的result是一个Series类型的数据，包含各个省份的运单总数。您可以进一步对数据进行可视化展示或其他分析。

统计运单表（T_CRE_WAYBILL_HEAD）中状态为“东方丝路已确认”，并且有效标志为1，提交时间在所选年份内的数据，按月份统计箱量。

好的，根据您的要求，可以使用如下的 SQL 语句来查询数据：

SELECT 
    DATE_FORMAT(submit_time, '%Y-%m') AS month,
    COUNT(DISTINCT container_no) AS container_count
FROM 
    T_CRE_WAYBILL_HEAD
WHERE 
    status = '东方丝路已确认'
    AND valid_flag = 1
    AND YEAR(submit_time) = [所选年份]
GROUP BY 
    DATE_FORMAT(submit_time, '%Y-%m')

其中，将 `submit_time` 字段按月份格式化，然后使用 `COUNT(DISTINCT container_no)` 统计每个月份下的唯一 `container_no` 数量，并使用 `GROUP BY` 对月份进行分组。将 `[所选年份]` 替换为需要查询的年份即可。