g1 = df3.groupby('星期').sum() # x_values=list(g1.index)

这段代码将DataFrame `df3`按照列名为“星期”的列进行分组，并对每个分组内的数据进行求和。然后，将分组结果的索引（即“星期”列）作为横坐标，得到一个由不同星期对应的数值组成的序列。这个序列可以用来绘制柱状图或折线图等图表。在这里，`list(g1.index)`将分组结果的索引转换为一个列表，作为后续绘图操作的横坐标。

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代码简写：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

import pandas as pd

# 读取指定表格
df1, df2, df3 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币')

# 标的表索引列位置及数据位置
grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index()
grouped1 = df3.groupby(df3.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index()

# 合并表1和表2的结果
result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left')
result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped1.columns[0], how='left')

# 输出结果到文件
result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

g3 = df3.groupby('商品名称').sum().sort_values(by='实收金额', ascending=False) g3 = g3.round(2)

这是一段Python代码，使用了Pandas库中的groupby函数对DataFrame对象df3按照‘商品名称’进行分组，并对每组数据进行求和。然后，按照‘实收金额’这一列的值进行降序排列。最后，使用round函数将结果保留两位小数。这段代码的作用是找出在df3中每种商品的总实收金额，并按照金额从高到低排列。