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`data.csv`的csv文件，其中有三列：`city`、`shipment`和`date`，你可以使用以下代码来完成你的任务：

import pandas as pd

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

# 获取每个城市的最大发货量
max_shipment = df.groupby('city')['shipment'].max()

# 创建新的数据框并添加max_shipment列
new_df = pd.DataFrame({'city': max_shipment.index, 'max_shipment': max_shipment.values})

# 将新数据框与原数据框按照城市名称合并
result = pd.merge(df, new_df, on='city')

# 将结果写入新的csv文件
result.to_csv('result.csv', index=False)

这段代码首先使用`pandas`库中的`read_csv`函数读取csv文件，并将其存储在一个数据框中。然后，使用`groupby`函数按照城市名称分组，并获取每个组的最大发货量。接下来，创建一个新的数据框，其中包含城市名称和最大发货量两列，并使用`merge`函数将其与原数据框按照城市名称合并。最后，将结果写入一个新的csv文件。