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 12:05:19 浏览: 59
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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。
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然后，作者使用groupby函数按照df1字段对数据进行了分组，并且对每个分组使用了一个自定义的排序函数sort_df2，按照df2字段对每个分组内的数据进行了排序。这里的groupby函数和apply函数的结合使用，使得我们可以对...
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标题中的“信捷DF3系列伺服驱动器CAD图纸.zip”表明这是一个包含CAD（计算机辅助设计）图纸的压缩文件，主要用于详细展示信捷公司DF3系列伺服驱动器的设计和结构。伺服驱动器是工业自动化设备中关键的组成部分，它...

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...

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)

grouped1 = df3.groupby(df3.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=...

#按照营业额升序排序，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') df = df.sort_values(by='营业额', ascending=True) df = df.sort_values(by='日期', ascending=False) # 计算每个人的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台']).mean()['营业额'] #计算每个柜台的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['柜台']).mean()['营业额'] #将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheetl和 sheet3完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和，代码如下： import pandas as pd # 读取数据 df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx') df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx') df3 = pd.read_excel('sheet3.xlsx') # 纵向合并sheet1和sheet2 merged_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 横向合并sheet1和sheet3 merged_horizontal = pd.merge(df1, df3, on='班级') # 分组聚合求和 sales_sum_by_level = merged_horizontal.groupby(['级别'])['营业额'].sum()这段代码运行不出来，会出现pymysql.err.OperationalError: (2003, "Can't connect to MySQL server on 'localhost' ([WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。)")

这个错误提示是数据库连接问题，可能是因为你的MySQL服务没有启动或者连接参数设置不正确。你可以先检查一下MySQL服务是否启动，如果没有启动则需要先启动服务。...如果还是无法解决问题，可以尝试重新安装MySQL或者...

import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)

接着，您使用 iloc 方法从 'df2' DataFrame 中选取了所有行和第1、2列的数据，并将结果存储在名为 'df3' 的新 DataFrame 中。 随后，您使用 to_csv 方法将 'df3' DataFrame 中的数据写入到名为 'D:/20230706/...

grouped = df3.groupby('class') grouped_dict = {name:group for name,group in grouped}是什么意思？

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...

import pandas as pd # 读入数据表 df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') # 按照营业额进行升序排序，按照时间进行降序排序 df = df.sort_values(by=['营业额', '时间'], ascending=[True, False]) # 输出排序后的数据表 print(df) # 计算每个人的平均营业额 df_person = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台'])['营业额'].mean().reset_index() # 格式化表格df_person = df_person[['姓名', '工号', '营业额', '柜台']] df_person.columns = ['姓名', '工号', '平均营业额', '柜台'] # 输出格式化后的数据表 print(df_person) # 计算每个柜台的平均营业额 df_counter = df.groupby('柜台')['营业额'].mean().reset_index() # 格式化表格 df_counter = df_counter[['柜台', '营业额']] df_counter.columns = ['柜台', '平均营业额'] # 输出格式化后的数据表 print(df_counter) # 读入sheet1和sheet2 df1 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 纵向合并 df_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 读入sheet3 df3 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet3') # 横向合并 df_horizontal = pd.concat([df1, df3], axis=1) # 计算不同级别员工的营业额总和 df_sum = df_horizontal.groupby('级别')['营业额'].sum().reset_index() # 输出计算结果 print(df_vertical) print(df_horizontal) print(df_sum)为啥代码运行不出来

代码运行不出来可能有多种原因，以下是一些可能的解决方法： 1. 检查文件名和路径：请检查文件名和路径是否正确，确保文件存在，否则会出现文件找不到的错误。 2. 检查pandas是否安装：请检查你的环境是否正确安装...

优化这段代码df3 = pd.concat([df1,df2],axis=1) col = df3.columns.append('预测值')

col = df3.columns 这样就可以将“预测值”列添加到 DataFrame 中，并将列名列表赋值给变量 col。注意，此时 col 中不包含新添加的“预测值”列。如果需要包含该列，可以在上面的代码中将 None 替换为一个空的 ...

# 删除指定列 df2_drop=df2.drop(['文物采样点'], axis=1) df3_drop=df3.drop(['文物编号', '表面风化'], axis=1) # 指定列数据求和 df2_sum = df2_drop.sum df3_sum = df3_drop.sum # 筛选保留85~105区间内的数据 df2_filtered = df2[(df2['column_name'] < 85) | (df2['column_name'] > 105)] df3_filtered = df3[(df3['column_name'] < 85) | (df3['column_name'] > 105)] # 输出不符合要求的物品名称 df2_filtered_names = df2_filtered['item_name'].tolist() df3_filtered_names = df3_filtered['item_name'].tolist() print('df2中不符合要求的物品名称：', df2_filtered_names) print('df3中不符合要求的物品名称：', df3_filtered_names)，以上代码出现了问题，考考你看看怎么修正

在上面的代码中，df2_sum = df2_drop.sum 和 df3_sum = df3_drop.sum 这两行代码没有调用 sum() 方法，应该修改为 df2_sum = df2_drop.sum() 和 df3_sum = df3_drop.sum()。 另外，df2['column_name'] 和...

#合并三节课的late namber名单模糊统计每个同学这三节课的迟到次数 import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz, process # 读取两个表格 df11 = pd.read_excel('late_members1.xlsx', usecols=['用户昵称（入会昵称）']) df21 = pd.read_excel('late_members2.xlsx', usecols=['用户昵称（入会昵称）']) df31 = pd.read_excel('late_members3.xlsx', usecols=['用户名称']) # 将姓名列转换为字符串类型 df11['用户昵称（入会昵称）'] = df1['用户昵称（入会昵称）'].astype(str) df21['用户昵称（入会昵称）'] = df2['用户昵称（入会昵称）'].astype(str) df31['用户名称'] = df3['用户名称'].astype(str) # 合并姓名列 df41 = pd.concat([df11.rename(columns={'用户昵称（入会昵称）': '用户名称'}), df21.rename(columns={'用户昵称（入会昵称）': '用户名称'}),df31, ignore_index=True) # 定义一个匹配函数 def match(name, choices): return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0] # 对每个姓名进行匹配，并统计出现次数 counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False) # 保存结果为 Excel 表格 counts.to_excel('counts.xlsx')改正

代码中存在以下错误： 1. 第一行应该是 import ...df_counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False) # 保存结果为 Excel 表格 df_counts.to_excel('counts.xlsx')

fig = plt.figure(figsize=(6,4)) plt.pie(df3.loc['营业总成本'], labels=df3.columns,autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('营业总成本5年占比') plt.show()

然后，使用plt.pie()函数绘制饼图，其中df3.loc['营业总成本']是一个数据框中的一行，表示"营业总成本"在不同列中的数值。labels=df3.columns用于设置每个扇区的标签为数据框的列名。autopct='%1.1f%%'表示...

labels=np.array(exercise2.满意度) datalenth=5 df1=np.array(exercise2.东部) df2=np.array(exercise2.中部) df3=np.array(exercise2.西部) angles=np.linspace(0,2*np.pi,datalenth,endpoint=False) df1=np.concatenate((df1,[df1[0]])) df2=np.concatenate((df2,[df2[0]])) df3=np.concatenate((df3,[df3[0]]))

其中，labels 是一个包含标签的数组，datalenth 是数据的长度，df1、df2、df3 分别是三个地区的数据。通过 np.linspace 函数生成角度数组，然后将每个地区的数据首尾相连，最后使用 matplotlib 库绘制雷达图。

# 读入sheet1和sheet2df1 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet1')df2 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet2')# 纵向合并df_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0)# 读入sheet3df3 = pd.read_excel('数据表.xlsx', sheet_name='Sheet3')# 横向合并df_horizontal = pd.concat([df1, df3], axis=1)# 计算不同级别员工的营业额总和df_sum = df_horizontal.groupby('级别')['营业额'].sum().reset_index()# 输出计算结果print(df_vertical)print(df_horizontal)print(df_sum)为啥输入完代码，运行不出来，出来超市营业额2.xlsx找不到

根据你提供的代码和错误信息，可能原因是文件名不正确或文件路径不正确。请确认以下几点： 1. 文件名是否正确：你的代码中提到的文件名是"数据表.xlsx"，但是错误信息中提到的文件名是"超市营业额2.xlsx"。...

import pandas as pd no=pd.DataFrame(df3[df3['Exited']==0].groupby(by='Tenure'). value_counts()/len(df3.index)*100) no.index=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] no.colums=['未流失'] yes=pd.DataFrame(df3[df3['Exited']==1].groubpy(by='Tenure'). value_counts()/len(df3.index)*100) yes.columns=['已流失'] zj=pd.concat([no,yes],axis=1) zj.plot(kind='bar',rot=(),figsize=(10,5)) plt.legend(['未流失','已流失']) plt.xlabel('客户的时长',x=1.05) plt.ylabel('占比量',y=1.05,rotation=360)

这段代码是用来画一个关于客户流失和客户时长的柱状图。其中，首先通过筛选将数据分为已流失和未流失两组，然后对于每组数据，根据客户在银行的时长（Tenure）进行分组，并计算出每个时长分组内的记录占总记录数的...

空值已经处理过了，df2_drop=df2.drop(['文物采样点'], axis=1, inplace=True) df3_drop=df3.drop(['文物编号', '表面风化'], axis=1, inplace=True)用了以上代码又出现空值

df2.drop(['文物采样点'], axis=1, inplace=True) 和 df3.drop(['文物编号', '表面风化'], axis=1, inplace=True) 这两行代码只是删除了 DataFrame 中的一些列，并没有对空值进行处理。因此，在删除列之后，如果...

df3 = df[4].value_counts() data_1 = df3.index.tolist() data_2 = [] for i in df3: data_2.append(i) print(data_1) print(data_2)是什么意思

这段代码是对 Pandas DataFrame 的第 4 列进行值计数，然后将计数结果的索引列表赋值给变量 data_1，计数结果的值列表赋值给变量 data_2。最后通过 print 函数输出 data_1 和 data_2 的值。...

ts = df3.diff(periods=1).dropna() #对数据进行白噪声检验。 lbvalue, pvalue = acorr_ljungbox(ts, lags=1)

这段代码是用来对时间序列数据进行白噪声检验的。其中，diff(periods=1)是对时间序列进行一阶差分，以消除数据中的趋势性。dropna()是将产生的缺失值删除。接下来使用acorr_ljungbox()函数进行白噪声检验，...
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