df_grouped = df[[3,1]].sort_values(by=1).head(20).groupby(3)[1].sum()
时间: 2024-06-04 21:08:41 浏览: 16
这段代码的作用是:从数据框 df 中选取第 3 列和第 1 列,按照第 1 列的值进行排序,选取前 20 行,然后按照第 3 列进行分组,对每组的第 1 列进行求和,最终返回一个 Series。其中,`df[[3,1]]` 表示选取 df 的第 3 列和第 1 列,`.sort_values(by=1)` 表示按照第 1 列的值进行排序,`.head(20)` 表示选取前 20 行,`.groupby(3)` 表示按照第 3 列进行分组,`[1]` 表示选取第 1 列,`.sum()` 表示对每组的第 1 列进行求和。
相关问题
帮我优化import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("whitegrid") plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import csv data1=pd.read_csv('11理科成绩.csv',encoding='gbk') data2=pd.read_csv('11理科班级.csv',encoding='gbk')#导入数据 data1.fillna(0,inplace=True) data = pd.concat([data1, data2],axis=1) data['总分'] = data['语文']+data['数学']+data['英语']+data['物理']+data['化学']+data['生物'] top10 = data.sort_values('总分', ascending=False).head(10) for index, row in top10.iterrows(): print([row['班级'], row['姓名'], int(row['总分'])]) plt.barh(top10['姓名'], top10['总分']) plt.gca().invert_yaxis() plt.xlabel('总分') plt.ylabel('姓名') plt.title('总分前10对比图') plt.show() grouped=data.groupby('班级') std_df=grouped['语文'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('语文各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['数学'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('数学各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['英语'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('英语各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['物理'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('物理各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['化学'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('化学各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['生物'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('生物各班标准差对比图') plt.show() std_df=grouped['总分'].std() std_df.plot(kind='bar') plt.xlabel('班级') plt.ylabel('标准差') plt.title('综合各班标准差对比图') plt.show()
你可以将导入模块的代码放在一个代码块中,这样可以使代码更简洁易读,例如:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
import csv
```
另外,你可以将绘图的代码封装成一个函数,这样可以减少代码的重复性,例如:
```python
def plot_std(df, column_name):
std_df = df.groupby('班级')[column_name].std()
std_df.plot(kind='bar')
plt.xlabel('班级')
plt.ylabel('标准差')
plt.title(f'{column_name}各班标准差对比图')
plt.show()
# 调用函数
plot_std(data, '语文')
plot_std(data, '数学')
plot_std(data, '英语')
plot_std(data, '物理')
plot_std(data, '化学')
plot_std(data, '生物')
plot_std(data, '总分')
```
这样可以使代码更加简洁易读,也可以减轻你的工作负担。
python groupby分组后求前十
在Python中,可以使用groupby函数对数据进行分组,并使用聚合函数对每个分组进行计算。要求前十个分组的方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame示例
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
'Age': [20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75],
'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000, 11000, 12000, 13000, 14000,15000, 16000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照Name列进行分组,并计算每个分组的平均薪资
grouped = df.groupby('Name')['Salary'].mean()
# 对分组结果进行排序,并取前十个分组
top_ten = grouped.sort_values(ascending=False).head(10)
print(top_ten)
```
这段代码首先创建了一个DataFrame示例,然后使用groupby函数按照Name列进行分组,并计算每个分组的平均薪资。最后,对分组结果进行排序,并取前十个分组。输出结果为前十个分组的平均薪资。
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