g3 = df3.groupby('商品名称').sum().sort_values(by='实收金额', ascending=False) g3 = g3.round(2)
时间: 2024-01-24 21:05:19 浏览: 45
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。
相关问题
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。
grouped = df3.groupby('class') grouped_dict = {name:group for name,group in grouped}是什么意思?
这是Pandas库中对数据框(df3)按照'class'列进行分组操作的一个示例。`groupby('class')`会将df3中的数据分割成多个小组,每个小组基于'class'列的值。然后,通过`{name: group for name, group in grouped}`这种方式创建了一个字典,字典的键(key)是分组后的名字('class'列的唯一值),字典的值(value)是对应分组的数据集(group)。
简单来说,这段代码做了两件事:
1. 将DataFrame `df3` 按照 'class' 列进行了分组。
2. 把每个组作为一个单独的对象存储在名为 `grouped_dict` 的字典中,其中键是分组的类别名,值是包含该类别的行组成的子DataFrame。