python：以下代码错误修正grouped = df2[df2['归属行'] == 海沧].groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()

时间: 2023-10-09 11:08:52 浏览: 64
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Python中的groupby分组功能的实例代码

Python代码中，海沧应该用引号括起来，表示一个字符串，否则会被解释为变量，从而导致 NameError 错误。修正后的代码如下： ```python grouped = df2[df2['归属行'] == '海沧'].groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index() ``` 另外，如果 DataFrame 中有中文字符，建议在代码文件开头添加以下注释，指定编码方式： ```python # -*- coding: utf-8 -*- ```
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以下python代码增加多条件筛选：grouped = df2[df2['归属行'] == '海沧'].groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()

grouped = df2[(df2['归属行'] == '海沧') & (df2['某列名'] > 100)].groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index() 上述代码同时筛选了“归属行”列等于“海沧”和“某列名”列大于100的行，...

python：grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()，以上代码增加分组筛选数据某列的值

grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).filter(lambda x: x[df2.columns[5]].sum() > 100) grouped = grouped.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index() 这里先使用 filter 筛选出符合...

python改成索引多条数据列：grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()

grouped = df2.groupby(df2.columns[[1, 3]])[df2.columns[5]].sum().reset_index() 这样就可以按照第1列和第3列的组合进行分组，并统计第5列的和了。如果需要统计多列的和，可以在后面的方括号内添加需要统计...

python grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index() 增加除以一个数的数据

你可以在代码中添加一个除法操作，将 df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum() 的结果除以你想要的数，例如： divisor = 2 grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_...

改成检索多条统计数据：grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()

clock_arch; 这个设计可以在FPGA或ASIC上实现，并且可以通过手动调节时间加一信好的，你的问题是如何使用 pandas 对多条数据进行分组并统计它们的和，然后将号UP来设置当前时间。如果需要显示到数码管上，还...

grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[2, 5]].sum().reset_index()改成按照第2列进行分组，分别统计第3列和第6列数据

grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() 这样就可以按照第2列进行分组，并同时统计第3列和第6列的和了。agg() 函数可以对每一列进行不同...

以下代码简写：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)

grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({'第三列': 'sum', '第六列': 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({'第三列': 'sum', '第六列': 'sum'}).reset_index() # 合并表1和...

代码错误import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('管理清单.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('new_公司.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[3]].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') # 输出结果到文件 result.to_excel('合并数据.xlsx', index=False)

这段代码的错误可能是由于没有安装 pandas 库导致的。你可以尝试在终端中运行以下命令来安装 pandas 库： pip install pandas 如果已经安装了 pandas 库，那么可能是因为文件路径不正确或文件名错误导致的...

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') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[2, 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') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

2. 定义变量 grouped，使用 groupby 函数按照第 2 列和第 6 列的组合进行分组，并统计第 3 列和第 6 列的和。 3. 使用 merge 函数将表格 df1 和 grouped 的结果按照第 2 列进行左连接，并将结果存储到...

D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\Scripts\python.exe "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\A0003 批量筛选数据\匹配单元格数据.py" Traceback (most recent call last): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\A0003 批量筛选数据\匹配单元格数据.py", line 8, in <module> grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[2, 5]].sum().reset_index() File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5195, in __getitem__ result = getitem(key) IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

这个错误发生的原因是在 df2.groupby...grouped = df2.groupby([df2.columns[1], df2.columns[3]])[df2.columns[5]].sum().reset_index() 这样就可以按照第 2 列和第 4 列的组合进行分组，并统计第 6 列的和了。
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如果您想要获取 groupby 后的列名，可以使用 df2.columns[3] 代替 grouped.columns[0]。您可以尝试修改代码如下： python import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('管户清单.xlsx'...

python语言将多个文件生成的多个df df = pd.DataFrame(sorted_tags, columns=['tag', 'count'])中的相同tag的count数字相加

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python语言将多个文件生成的未知个数的df df = pd.DataFrame(sorted_tags, columns=['tag', 'count'])中相同tag名的count数字相加

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MATLAB新功能：Multi-frame ViewRGB制作彩色图阴影

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