写一段代码求按时交货率的平均值：data1 = data.groupby(['销售区域','货品交货状况']).size().unstack() data1['按时交货率'] = data1['按时交货']/(data1['按时交货']+data1['晚交货']) data1 = data1.sort_values(data1.columns[-1],ascending=False) print(data1)

可以使用mean函数对按时交货率进行求平均值，代码如下：

data1 = data.groupby(['销售区域','货品交货状况']).size().unstack()
data1['按时交货率'] = data1['按时交货']/(data1['按时交货']+data1['晚交货'])
average_rate = data1['按时交货率'].mean()
print("按时交货率的平均值为：", average_rate)

注意，这里需要先对数据进行分组并计算按时交货率，然后才能对按时交货率列进行平均值的计算。

相关问题

for group, df in data.groupby(“group”):，后续 怎么处理啊

在Python的pandas库中，`for group, df in data.groupby("group"):` 这部分是一个迭代循环，它会对数据集按照"group"列的值进行分组。这里的`data`是你想要操作的数据框，`groupby()`函数将数据按group列的唯一值拆分成多个DataFrame（df），每个DataFrame代表一个特定的分组。

当你进入这个循环时，`group`会依次取到每个分组的名称，而`df`则是对应于该分组的具体数据。你可以对每个`df`执行各种操作，比如计算统计信息、过滤数据、修改数据等。这里是一个简单的例子：

for group, df in data.groupby("group"):
    # 计算每个组的平均值
    avg_value = df["value"].mean()
    print(f"Group {group}: Average value is {avg_value}")
    
    # 或者基于分组做一些其他操作
    df_filtered = df[df["condition"]]
    print(f"Filtered group {group} with condition: {df_filtered.head()}")

在这个上下文中，完成循环后，`data`原始数据不会改变，除非你在`df`上直接做了写入操作并希望更新原数据。

for group, df in data.groupby("group"): 什么意思

这段代码是一个Python编程中的for循环，使用了pandas库中的`groupby()`函数。它对名为"data"的数据框按照"group"列进行分组。这里的`data.groupby("group")`会创建一个GroupBy对象，这个对象将数据集划分成不同的小组（每个小组有相同的"group"值），然后`for group, df in ...`这部分则是遍历每个小组及其对应的DataFrame（df）。对于每个迭代，变量`group`存储当前分组的标签（如'groupA'、'groupB'等），而`df`则存储该分组内的所有行数据。

举个例子，如果你有一个包含用户信息的数据框，其中有一列是用户所属的不同类别(group)，那么这句代码就是按类别对用户进行分组，并对每个分组分别处理（例如计算平均值、统计数量等操作）。