一个DataFrame中有四列数据，分别是车间号，样品类型，检验结果，备注，首先按照车间号进行分组，每组数据再按照样品类型进行分组，计算检验结果为合格的占比

可以回答这个问题，以下是代码实现：

import pandas as pd

# 创建测试数据
data = {'车间号': [1, 1, 2, 2, 2], '样品类型': ['A', 'B', 'B', 'A', 'B'], 
        '检验结果': ['不合格', '合格', '不合格', '合格', '合格'], '备注': ['-', '-', '-', '-', '-']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照车间号和样品类型进行分组，计算检验结果为合格的占比
result_df = df.groupby(['车间号', '样品类型'])['检验结果'].agg(['count', lambda x: (x == '合格').sum() / len(x)])
result_df = result_df.rename(columns={'<lambda>': '合格率'}).reset_index()

运行上述代码后，得到的 `result_df` 就是按照要求计算出的数据。其中，第一列是车间号，第二列是样品类型，第三列是总样品数，第四列是样品合格率。

相关问题

python获取excel数据，分别是车间号，取样时间，样品类型，检验结果，备注，先按照车间号进行分组，每组数据再按照样品类型分组，计算每组数据检验结果为合格的占比，结果以百分比显示，再计算每组数据备注含有脱镀字符的占比，再计算每组数据备注含有破断低字符的占比，再计算每组数据备注含有颗粒多字符的占比，再计算每组数据备注含有颗粒少字符的占比，再计算每组数据备注含有团聚字符的占比，均以百分比显示，然后输出数据透视表，以车间号为行索引，显示每组数据的个数，合格数据的个数，最后显示总体的合格占比，脱镀占比，破断低占比，颗粒多占比，颗粒少占比，团聚占比，最后将数据透视表保存到excel表中

好的，这是一个数据处理的问题。首先，你需要安装 pandas 和 openpyxl 库，然后读取 excel 数据，对数据进行预处理。代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取 excel 数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按照车间号和样品类型分组，并计算合格率和备注占比
grouped = df.groupby(['车间号', '样品类型']).agg({
    '检验结果': lambda x: sum(x == '合格') / len(x) * 100,
    '备注': lambda x: {
        '脱镀': sum('脱镀' in s for s in x) / len(x) * 100,
        '破断低': sum('破断低' in s for s in x) / len(x) * 100,
        '颗粒多': sum('颗粒多' in s for s in x) / len(x) * 100,
        '颗粒少': sum('颗粒少' in s for s in x) / len(x) * 100,
        '团聚': sum('团聚' in s for s in x) / len(x) * 100
    }
})

# 计算总体合格率和备注占比
overall = pd.DataFrame({
    '合格率': grouped['检验结果'].mean(),
    '脱镀占比': grouped['备注'].apply(lambda x: sum(x['脱镀']) / grouped.shape[0] * 100),
    '破断低占比': grouped['备注'].apply(lambda x: sum(x['破断低']) / grouped.shape[0] * 100),
    '颗粒多占比': grouped['备注'].apply(lambda x: sum(x['颗粒多']) / grouped.shape[0] * 100),
    '颗粒少占比': grouped['备注'].apply(lambda x: sum(x['颗粒少']) / grouped.shape[0] * 100),
    '团聚占比': grouped['备注'].apply(lambda x: sum(x['团聚']) / grouped.shape[0] * 100)
})

# 输出数据透视表
table = pd.pivot_table(df, index=['车间号'], values=['样品类型'], aggfunc='count',
                       columns=['检验结果'], fill_value=0, margins=True)

# 添加总体统计数据
table.loc['合格率'] = [grouped['检验结果'].mean() * grouped.shape[0], grouped.shape[0] - grouped['检验结果'].mean() * grouped.shape[0]]
table.loc[['脱镀占比', '破断低占比', '颗粒多占比', '颗粒少占比', '团聚占比']] = [''] * table.shape[1]

# 将数据透视表保存到 excel 表中
with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
    table.to_excel(writer, index_label='车间号')
    overall.to_excel(writer, sheet_name='总体统计')
    grouped.to_excel(writer, sheet_name='分组统计')

你可以将数据保存到 data.xlsx 文件中并运行上面的代码，然后会生成 result.xlsx 文件。其中，总体统计和分组统计是不同的 sheet，分别描述了总体数据和各组数据的统计结果。数据透视表展示了各个车间的样品数量和合格率。

注意：以上代码仅用于示例，实际应用中需要根据数据格式进行修改。

将一个dataframe中一列数据按年月分组

您好，我是ChitGPT，感谢您的提问。针对您的问题，我可以为您提供以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'date': ['2021-01', '2021-02', '2021-03', '2021-01', '2021-02'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5]
})

# 将日期列转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按年月分组求和
grouped = df.groupby([df['date'].dt.year, df['date'].dt.month]).sum()

# 输出结果
print(grouped)

运行结果如下：

        value
date date       
2021 1         5
     2         7
     3         3

解释一下代码：

首先创建了一个包含日期和数值的DataFrame对象。然后将日期列转换为datetime类型，方便进行日期的操作。接着使用`groupby`函数按年月分组，使用`sum`函数对分组后的数值列进行求和。最后输出分组后的结果。

希望这个答案能够解决您的问题。如果您还有其他问题，可以继续问我。