import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) df = pd.read_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\study\总表.xlsx',index_col=0,dtype=str) first_card = '6228480269035098277' level_cards = pd.DataFrame({'卡级':[],'账号':[],'账号姓名':[]}) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['一级卡'],'账号':[row[1]]})],ignore_index=True) level_cards.drop_duplicates(subset='账号',keep='first',inplace=True) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['二级卡'],'账号':row[3],'账号姓名':row[2]})],ignore_index=True) level_cards.drop_duplicates(subset='账号',keep='first',inplace=True) print(level_cards) for index,row in df.iterrows(): if row[1] in level_cards['账号'].tolist() and level_cards['卡级'].values == '二级卡': level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['三级卡'], '账号': [row[3]], '账号姓名': [row[2]]})], ignore_index=True) level_cards.to_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\study\卡级.xlsx') print(level_cards)

这段代码用于读取一个 Excel 文件，并根据其中的数据对一些银行卡进行归类。首先，通过 `pd.read_excel()` 函数读取 Excel 文件，并指定第一列为索引列，数据类型为字符串。然后，定义了一个初始的银行卡号 `first_card`，和一个空的 DataFrame `level_cards`。接下来，通过 `iterrows()` 函数遍历 Excel 文件中每一行的数据，如果该行数据中的第二列等于 `first_card`，则将该银行卡号加入 `level_cards` 中，将该银行卡号的卡级设置为一级卡，并去重。接着，再次遍历 Excel 文件中每一行的数据，如果该行数据中的第二列等于 `first_card`，则将该行数据中的账号和账号姓名加入 `level_cards` 中，将该银行卡号的卡级设置为二级卡，并去重。最后，再次遍历 Excel 文件中每一行的数据，如果该行数据中的第二列在 `level_cards` 的账号列表中，并且该账号的卡级为二级卡，则将该行数据中的账号和账号姓名加入 `level_cards` 中，将该银行卡号的卡级设置为三级卡，并去重。最后，将 `level_cards` 中的数据输出到 Excel 文件中，并打印出来。

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import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_csv('2019年销售数据.csv') sum_by_team = df.groupby('团队').sum() sum_by_team.sort_values ('总和',inplace = Ture) print(sum_by_time.head(1))纠错

在代码中，`sum_by_time`应该为`sum_by_team`，因为我们是按照团队进行分组计算的。另外，`inplace`参数应该为`True`而不是`Ture`。

以下是修改后的代码：

import pandas as pd 
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) 
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) 
df = pd.read_csv('2019年销售数据.csv') 
sum_by_team = df.groupby('团队').sum() 
sum_by_team.sort_values('总和', inplace=True) 
print(sum_by_team.head(1))

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx',index_col=0) print(df) print(df.iloc[:,2]) first_card = '6212250200006032450' print(first_card) level_cards = pd.DataFrame({'卡级':[],'账号':[]}) print(level_cards) for first_cards in df.iloc[:,2]: if first_cards == first_card: level_cards['账号'] = first_cards print(level_cards)

根据你提供的代码，我发现这里存在一个问题。在 `for` 循环中，我们使用 `level_cards['账号']` 来给 `level_cards` 添加新的元素，但是这样只会将所有匹配的元素都赋值给 `'账号'` 列，而不是添加新的元素。

如果你想将所有匹配的元素都添加到 `level_cards` 中，可以使用以下代码：

import pandas as pd

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx',index_col=0)
print(df)
print(df.iloc[:,2])

first_card = '6212250200006032450'
print(first_card)

level_cards = pd.DataFrame({'卡级':[],'账号':[]})
print(level_cards)

for index, row in df.iterrows():
    if row[2] == first_card:
        level_cards = level_cards.append({'卡级': row[1], '账号': row[2]}, ignore_index=True)

print(level_cards)

在这个代码中，我们使用 `iterrows()` 方法迭代 `df` 的每一行，如果第三列等于 `first_card`，则将该行的第一列和第二列添加到 `level_cards` 中的新行中，并使用 `ignore_index=True` 参数来自动为新行分配一个新的索引。最终，`level_cards` 将包含所有与 `first_card` 相等的元素。