month = df[df['create_time'].str[:4] == year].groupby(df['create_time'].str[5:7]).sum().reset_index()[ 'create_time'].tolist()
时间: 2024-05-26 14:13:44 浏览: 13
这行代码的作用是根据指定的年份,筛选出数据中年份与该年份相同的记录,然后按照月份分组,对数据进行求和,并将结果存储在一个新的DataFrame中。最后,将月份作为列表返回。具体来说,代码中:
- `df['create_time'].str[:4] == year` 筛选出数据中年份与指定年份相同的记录,其中 `df['create_time']` 是一个包含日期时间信息的Series对象,`str[:4]` 提取出系列中每个元素的前4个字符,即年份信息。
- `df.groupby(df['create_time'].str[5:7]).sum()` 按月份分组,对数据进行求和。
- `reset_index()` 将分组后的数据重新索引。
- `['create_time'].tolist()` 提取分组后的月份信息,并将其转换为列表。
相关问题
#4.1 第5和第8页 for shape in prs.slides[4].shapes: if shape.shape_type==19: table_1=shape break for row in range(0,len(df_repo_spread_sum.index)): for col in range(len(df_repo_spread_sum.columns)): table_1.table.cell(row+2,col).text=df_repo_spread_sum.iloc[row,col] table_1.table.cell(row+2,col).text_frame.auto_size table_1.table.cell(0,1).text=str(int(now_time.month)-1)+"月" table_1.table.cell(0,3).text=str(int(now_time.month)-2)+"月" if int(now_time.month)-1==1: table_1.table.cell(0,5).text="全年(1月)" else: table_1.table.cell(0,5).text="全年(1-"+str(int(now_time.month)-1)+")月" for shape in prs.slides[7].shapes: if shape.shape_type==19: table_2=shape break for row in range(0,len(df_reverserepo_spread_sum.index)): for col in range(len(df_reverserepo_spread_sum.columns)): table_2.table.cell(row+2,col).text=df_reverserepo_spread_sum.iloc[row,col] table_2.table.cell(0,1).text=str(int(now_time.month)-1)+"月" table_2.table.cell(0,3).text=str(int(now_time.month)-2)+"月" if int(now_time.month)-1==1: table_2.table.cell(0,5).text="全年(1月)" else: table_2.table.cell(0,5).text="全年(1-"+str(int(now_time.month)-1)+")月"
这段代码看起来像是在使用 Python 的 PPT 操作库来编辑 PPT 文件。具体来说,它涉及到了 `prs.slides`、`shape`、`table` 等对象和方法,其中 `prs` 是 PPT 文件对象,`slide` 是幻灯片对象,`shape` 是幻灯片中的形状对象,`table` 是形状中的表格对象。
这段代码的主要作用是将 `df_repo_spread_sum` 和 `df_reverserepo_spread_sum` 两个数据框中的数据写入到 PPT 文件中指定的表格中,同时修改表格中的文本内容。具体来说,它遍历 PPT 文件中第 5 和第 8 页的所有形状,找到表格形状并将其赋值给 `table_1` 和 `table_2` 变量。然后,它使用双重循环遍历两个数据框中的所有行和列,将每个单元格的值写入到表格中,并调整单元格中文本的大小。最后,它修改表格中的某些文本内容,例如将第一行的某些单元格文本修改为指定的月份和时间范围。
import pandas as pd import numpy as np #消除警告的命令 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") #打开表 def open_data_def(): data_df = pd.read_csv("transactions.csv",encoding="gbk") #将列表题修改为中文的 data_df.columns = ["客户号","银行卡号","刷卡金额","刷卡时间","卡类型"] if data_df.duplicated().sum(): use_df = data_df.drop_duplicates() return use_df #添加时间信息函数 def add_time(): use_df = open_data_def() #打开表函数 use_df["刷卡时间"]=pd.to_datetime(use_df.loc[:,"刷卡时间"]) print(use_df.dtypes) use_df["年"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.year use_df["月"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.month use_df["日"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.day use_df["时"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.hour return use_df use_df = add_time() #调用添加时间信息函数 use_df整合按客户号统计的代码与按时间统计的代码到函数中:效果为:可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应 的函数进行操作
好的,我会将你提供的代码整合到一个函数中,并添加选择功能。以下是整合后的代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
def open_data_def():
data_df = pd.read_csv("transactions.csv", encoding="gbk")
data_df.columns = ["客户号", "银行卡号", "刷卡金额", "刷卡时间", "卡类型"]
if data_df.duplicated().sum():
use_df = data_df.drop_duplicates()
return use_df
def add_time():
use_df = open_data_def()
use_df["刷卡时间"] = pd.to_datetime(use_df.loc[:, "刷卡时间"])
use_df["年"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.year
use_df["月"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.month
use_df["日"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.day
use_df["时"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.hour
return use_df
def customer_or_time_statistics(option):
use_df = add_time()
if option == "客户号":
# 按客户号统计的代码
customer_statistics_result = use_df.groupby("客户号").agg({"刷卡金额": np.sum})
return customer_statistics_result
elif option == "时间":
# 按时间统计的代码
time_statistics_result = use_df.groupby(["年", "月"]).agg({"刷卡金额": np.sum})
return time_statistics_result
else:
return "无效选项,请输入'客户号'或'时间'。"
# 通过输入选择相应的函数进行操作
option = input("请输入选项(客户号/时间):")
result = customer_or_time_statistics(option)
print(result)
```
在上面的代码中,`customer_or_time_statistics` 函数接受一个选项参数 `option`,根据用户输入的选项,函数将执行相应的统计代码并返回结果。请注意,代码中使用了 `input` 函数来获取用户的选项输入。你可以根据实际情况进行调整和修改。
这样,你就可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应的函数进行操作了。
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