Python的df = pd.DataFrame([['日期1','代码1', 1,2.5],['日期1','代码2', 1, 2.1],['日期2','代码3', 1,4],['日期2','代码4', 1,4.3]] , columns=['日期','代码' ,'累计','涨幅'])，要求日期相同的合成一个，代码用列表的方式，如['代码1', '代码2']，累计列求和，涨幅列求和后平均，怎么写？

你可以使用`groupby`函数对日期进行分组，然后对每个分组进行聚合计算：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['日期1','代码1', 1,2.5],['日期1','代码2', 1, 2.1],['日期2','代码3', 1,4],['日期2','代码4', 1,4.3]],
                  columns=['日期','代码' ,'累计','涨幅'])

# 将代码列转换为列表
df['代码'] = df['代码'].apply(lambda x: [x])

# 分组并聚合计算
df = df.groupby('日期').agg({'代码': 'sum', '累计': 'sum', '涨幅': 'mean'}).reset_index()

print(df)

输出结果为：

     日期          代码  累计    涨幅
0  日期1  [代码1, 代码2]   2  2.30
1  日期2  [代码3, 代码4]   2  4.15

这里使用了`agg`函数对每列进行不同的聚合操作，其中`'代码': 'sum'`表示将代码列进行列表拼接，`'累计': 'sum'`表示对累计列求和，`'涨幅': 'mean'`表示对涨幅列求和后取平均值。然后使用`reset_index`函数将日期列变回普通列。

相关问题

df = pd.DataFrame()

`df = pd.DataFrame()` 是用来创建一个空的DataFrame对象的代码。DataFrame是Pandas库中的一个数据结构，类似于表格或电子表格，可以用来存储和处理数据。

这行代码创建了一个没有任何数据的空DataFrame。你可以通过添加数据、定义列名等方式来填充DataFrame。

以下是一个示例，演示了如何向空的DataFrame添加数据和列名：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame()

# 添加数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = df.append(pd.DataFrame(data))

# 定义列名
df.columns = ['Name', 'Age']

# 打印DataFrame
print(df)

在这个例子中，我们做了以下操作：
- 创建了一个空的DataFrame `df = pd.DataFrame()`
- 通过字典 `data` 定义了数据
- 使用 `df.append()` 方法将数据添加到DataFrame中
- 使用 `df.columns` 属性重新定义了列名
- 最后打印了DataFrame的内容

你可以根据实际需求修改示例代码中的数据和列名。

df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel一个sheet

如果你想将两个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中的同一个 sheet 中，可以先将两个 DataFrame 合并成一个 DataFrame，再将合并后的 DataFrame 写入到 Excel 文件中。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame(train_out)
df2 = pd.DataFrame(test_out)

# 合并 df1 和 df2 为一个 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2])

# 将 DataFrame 写入到 Excel 文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2，然后使用 pd.concat() 方法将两个 DataFrame 合并为一个 DataFrame，并将合并后的 DataFrame 赋值给 df。接着，我们使用 to_excel() 方法将 df 对象写入到 Excel 文件中，其中 index=False 表示不将 DataFrame 的索引写入到 Excel 文件中。需要注意的是，这里的括号中需要填写 Excel 文件的路径和名称。