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

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。

dataframe 第一列数据是重复的 怎么用分组的形式进行展示

可以使用 Pandas 库中的 groupby 函数，将 DataFrame 的第一列作为分组依据，然后对于每一组数据进行展示。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'col2': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 使用 groupby 函数进行分组
grouped = df.groupby('col1')

# 对于每一组数据进行展示
for name, group in grouped:
    print(f"Group: {name}")
    print(group)

输出结果如下：

Group: A
  col1  col2
0    A     1
1    A     2
Group: B
  col1  col2
2    B     3
3    B     4
Group: C
  col1  col2
4    C     5

可以看到，首先对 DataFrame 进行了分组，然后对于每一组数据进行了展示。在这个例子中，我们使用了 DataFrame 的第一列作为分组依据。你可以将 `col1` 替换成你的 DataFrame 中的实际列名。