若a={"a":1,"b":2},b={"b":2,"a":1},则以下各组操作不会出错的是()[6-2] A. a==b和a!=b B. a&b和 a|b C. a+b和a-b D. a^b和a>b
时间: 2023-08-06 09:02:33 浏览: 43
不会出错的操作是A. a==b和a!=b,因为字典的比较是基于内容的,而不是基于顺序的。因此,无论键值对在字典中的顺序如何,只要键值对相同,则两个字典相等。因此,a==b的结果为True,a!=b的结果为False。而B、C、D选项中的操作均涉及到字典之间的集合操作、加减法、比较运算,这些操作在字典中是不支持的,会导致抛出TypeError异常。
相关问题
stata写命令:对变量a按照b分组,并求出分组后的各组样本占总样本的百分比
可以使用`egen`命令中的`group()`函数来对变量a按照变量b进行分组,并使用`summarize`命令来计算各组的百分比。以下是示例代码:
```
// 导入数据
use "data.dta", clear
// 对变量a按照变量b进行分组
egen group_var = group(b)
// 计算各组样本占总样本的百分比
summarize a if !missing(a), meanonly
gen total_obs = r(N)
bysort group_var: summarize a if !missing(a), meanonly
gen group_obs = r(N)
gen percent_obs = group_obs / total_obs * 100
// 查看结果
list group_var percent_obs
```
在代码中,我们首先导入数据文件"data.dta"。然后使用`egen`命令中的`group()`函数对变量a按照变量b进行分组,将分组结果保存在新变量group_var中。接着使用`summarize`命令计算整个样本中变量a的均值,将结果保存在系统变量r(mean)中。然后使用`bysort`命令按照group_var对数据进行排序,并使用`summarize`命令计算各组中变量a的均值,将结果保存在系统变量r(mean)中。将各组中的观测数保存在新变量group_obs中,并计算各组样本占总样本的百分比,将结果保存在新变量percent_obs中。最后使用`list`命令查看结果。
注意,需要将代码中的"data.dta"替换为你自己的数据文件名,变量a和变量b替换为你自己的变量名。另外,如果变量a或变量b存在缺失值,可以使用`if`语句来排除缺失值。
分析6个月销售额前10的设备以及所在的城市,并绘制条形图(效果如图4-1显示): 提示: #获取根据“市”和“设备编号”分组后的,各组总金额 group = data.groupby(by=['市', '设备编号'], as_index=False)['总金额(元)'].sum() #根据各组总金额进行降序排列 group.sort_values(by='总金额(元)', ascending=False, inplace=True) #获取前十 b = group[: 10] #构造标签“市”+“设备编号” label = [] for i in range(len(b)): a=b.iloc[i, 0] + str(b.iloc[i, 1]) label.append(a)
好的,您的问题是如何分析6个月销售额前10的设备以及所在的城市,并绘制条形图,是吗?那我来解答一下。
首先我们需要获取根据“市”和“设备编号”分组后的,各组总金额,可以使用下面的代码:
```
group = data.groupby(by=['市', '设备编号'], as_index=False)['总金额(元)'].sum()
```
然后我们根据各组总金额进行降序排列,获取前十,可以使用下面的代码:
```
group.sort_values(by='总金额(元)', ascending=False, inplace=True)
b = group[:10]
```
接下来,我们需要构造标签“市”+“设备编号”,可以使用下面的代码:
```
label = []
for i in range(len(b)):
a = b.iloc[i, 0] + str(b.iloc[i, 1])
label.append(a)
```
最后,我们可以绘制条形图,代码如下:
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(label, b['总金额(元)'])
plt.xlabel('城市+设备编号')
plt.ylabel('销售额')
plt.title('6个月销售额前10的设备以及所在的城市')
plt.show()
```
这样就可以得到效果如图4-1所示的条形图了。
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