取csv的每月发货量的最大值，并新加入一列，python

可以使用Python的pandas库来读取csv文件并进行操作。假设csv文件名为"data.csv"，其中包含发货日期和发货量两列，代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将发货日期列转换为pandas的日期格式
df['发货日期'] = pd.to_datetime(df['发货日期'])

# 按月分组，计算每月发货量的最大值
df_max = df.groupby(pd.Grouper(key='发货日期', freq='M'))['发货量'].max().reset_index()

# 新建一列，将月份作为新列的值
df_max['月份'] = df_max['发货日期'].dt.strftime('%Y-%m')

# 输出结果
print(df_max)

代码中使用了pandas的groupby函数对数据按月份进行分组，然后使用max函数计算每月发货量的最大值。最后使用reset_index函数将分组后的数据转换为DataFrame格式，并新建一列将月份作为新列的值。你可以根据自己的需求修改代码。

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取csv的发货量的最大值，并新加入一列，python

可以使用pandas库来完成这个任务。假设你的csv文件名为"data.csv"，其中有"发货量"这一列，你可以按照以下步骤来添加新列并计算最大值：

import pandas as pd

# 读取csv文件并创建DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算最大值
max_value = df['发货量'].max()

# 添加新列
df['最大发货量'] = max_value

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

上述代码中，首先使用pandas的read_csv函数读取csv文件，创建DataFrame对象。然后，计算"发货量"列的最大值，将结果赋值给max_value变量。接着，使用DataFrame的[]操作符添加新列"最大发货量"，并将max_value变量的值作为该列的值。最后，使用to_csv函数将DataFrame对象保存为新的csv文件，其中设置index=False以避免保存索引列。

取csv的不同城市的发货量的最大值，并新加入一列，python

假设你有一个名为`orders.csv`的csv文件，其中包含了订单信息，包括订单编号、发货城市和发货量等列。你可以使用`pandas`库读取csv文件，然后根据发货城市分组，计算每个城市发货量的最大值，并将结果添加到一个新列中。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('orders.csv')

# 根据发货城市分组，计算发货量的最大值
max_qty_by_city = df.groupby('发货城市')['发货量'].max()

# 将结果添加到一个新列中
df['发货量最大值'] = df['发货城市'].map(max_qty_by_city)

# 输出结果
print(df)

其中，`groupby`函数根据指定的列进行分组，`max`函数计算每组中发货量的最大值，`map`函数将每个订单的发货城市映射到对应城市的最大发货量。最后，新的一列`发货量最大值`将被添加到原始数据框中。