现在有一张表,字段A=时间,字段B=当期价格,字段C=规格,字段D=标准,字段E=单位,根据同时间,同地区,同规格,同标准,同单位分组,根据字段B当期价格进行由小到大排序(1为最小值),将排序结果新增成新的字段,新增字段名E=排序结果,利用pandas执行

以下是利用pandas进行处理的代码：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照指定字段进行分组，并按照当期价格进行排序
df_sorted = df.groupby(['时间', '地区', '规格', '标准', '单位']).apply(lambda x: x.sort_values('当期价格'))

# 重置索引，并将排序结果作为新的一列
df_sorted = df_sorted.reset_index(drop=True)
df_sorted['排序结果'] = df_sorted.groupby(['时间', '地区', '规格', '标准', '单位']).cumcount() + 1

# 将结果保存到新的文件中
df_sorted.to_csv('result.csv', index=False)

其中，`data.csv`是原始数据文件的路径，`result.csv`是结果保存的文件路径。可以根据实际情况进行替换。执行完上述代码后，会生成一个新的文件`result.csv`，其中新增了一列`排序结果`，表示每个分组内的排序顺序。

相关问题

现在有一张表,字段A=时间,字段B=当期价格,字段C=规格,字段D=标准,字段E=单位,根据同时间,同地区,同规格,同标准,同单位分组,根据字段B当期价格进行由小到大排序(1为最小值),将排序结果新增成新的字段,新增字段名E=排序结果

可以使用SQL语句来实现这个需求，具体的代码如下：

ALTER TABLE 表名 ADD COLUMN 排序结果 INT;

UPDATE 表名 SET 排序结果 = (SELECT COUNT(*) FROM 表名 t WHERE t.时间=表名.时间 AND t.规格=表名.规格 AND t.标准=表名.标准 AND t.单位=表名.单位 AND t.当期价格<=表名.当期价格);

ALTER TABLE 表名 MODIFY COLUMN 排序结果 INT NOT NULL;

解释一下上面的代码：

1. 首先使用ALTER TABLE语句新增一个名为“排序结果”的整型字段。

2. 然后使用UPDATE语句来更新“排序结果”字段的值。子查询中的COUNT(*)函数用于计算同时间、同地区、同规格、同标准、同单位下小于等于当前行“当期价格”的行数，也就是当前行的排名。

3. 最后使用ALTER TABLE语句修改“排序结果”字段的属性，将其设为NOT NULL，即不允许为空。

执行完上面的代码后，表中就会新增一个名为“排序结果”的字段，它的值为根据“当期价格”排序后的排名。注意，如果有多条数据的“当期价格”相同，它们的排名会相同，但是下一条数据的排名会跳过相同的排名数量。例如，如果有三条数据的“当期价格”分别为1、2、2，那么它们的排名分别为1、2、3。

遍历有一张表,字段A=时间,字段B=当期价格,字段C=规格,字段D=标准,字段E=单位,根据同时间,同地区,同规格,同标准,同单位分组,根据字段B当期价格进行由小到大排序(1为最小值),将排序结果新增成新的字段,新增字段名E=排序结果,利用pandas执行

import pandas as pd

# 读取原始表格
df = pd.read_excel('原始表格.xlsx')

# 按照同时间、同地区、同规格、同标准、同单位进行分组，对当期价格进行排序
df['排序结果'] = df.groupby(['时间', '地区', '规格', '标准', '单位'])['当期价格'].rank(method='min')

# 将排序结果添加为新的字段E
df['E'] = df['排序结果']

# 保存处理结果
df.to_excel('处理结果.xlsx', index=False)