Excel有三行数据,分别是A产品1号销售量2,2号销售量3,3号销售量5,用pandas对A产品求和后,将值显示在新增列中
时间: 2023-06-10 09:02:53 浏览: 35
好的,您可以使用以下代码来实现您的需求:
```python
import pandas as pd
data = {'产品': ['A', 'A', 'A'], '销售量': [2, 3, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
df['销售总量'] = df['销售量'].sum()
print(df)
```
运行结果如下:
```
产品 销售量 销售总量
0 A 2 10
1 A 3 10
2 A 5 10
```
其中,`data` 是原始数据字典,`df = pd.DataFrame(data)` 将数据转换成 pandas 数据框(DataFrame),`df['销售总量'] = df['销售量'].sum()` 对产品 A 的销售量求和并将结果展示在新增的一列中,最后用 `print(df)` 显示最终的结果。
相关问题
Excel有三行数据,分别是A产品1号销售量2,2号销售量3,3号销售量5,用pandas对A产品求和后,每一行显示求和值
可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
data = {'产品': ['A', 'A', 'A'], '销售量': [2, 3, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
result = df.groupby('产品', as_index=False).sum()
print(result)
```
输出结果为:
```
产品 销售量
0 A 10
```
泰坦尼克号Pyecharts可视化1,2,3等级舱位消费水平折线图
好的,以下是代码实现:
```python
from pyecharts.charts import Line
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('titanic.csv')
# 筛选1,2,3等级舱位的数据
data_1 = data[data['Pclass'] == 1]
data_2 = data[data['Pclass'] == 2]
data_3 = data[data['Pclass'] == 3]
# 计算每个等级舱位的平均票价
avg_fare_1 = data_1['Fare'].mean()
avg_fare_2 = data_2['Fare'].mean()
avg_fare_3 = data_3['Fare'].mean()
# 创建折线图
line = Line()
line.add_xaxis(['一等舱', '二等舱', '三等舱'])
line.add_yaxis('平均票价', [avg_fare_1, avg_fare_2, avg_fare_3])
line.set_global_opts(title_opts={"text": "各等级舱位平均票价折线图"})
line.render('titanic_fare_line.html')
```
在代码中,我们使用了 `pyecharts` 库中的 `Line` 类来创建折线图。首先读取数据,然后筛选出1,2,3等级舱位的数据。接着,我们计算每个等级舱位的平均票价,并将其添加到折线图中。最后,设置标题并将折线图保存为 html 文件。