解释一下这行代码 c=chipo[['item_name','quantity']].groupby('item_name').agg({'quantity':sum})
时间: 2023-09-30 15:11:56 浏览: 32
这行代码的作用是:从名为 chipo 的数据框中选择列名为 'item_name' 和 'quantity' 的两列,按照 'item_name' 进行分组,并对每组内的 'quantity' 列求和。最后返回一个以 'item_name' 为索引的新数据框,其中包含每个菜品的名称和该菜品被订单点了多少次(即 'quantity' 列的总和)。
相关问题
def OP(x): x.drop(x[x["he"]!=x['he'].max()].index,inplace=True) x.drop(x[x['sales_num']!=x['sales_num'].max()].index,inplace=True) return x chipo=chipo.groupby('title').apply(OP)这几行代码的含义
这几行代码的含义是:首先,定义了一个函数 OP(x),其中 x 是一个 DataFrame。函数的作用是删除 DataFrame x 中 "he" 列不等于 "he" 列最大值的行和 "sales_num" 列不等于 "sales_num" 列最大值的行。然后,使用 groupby 函数将 chipo DataFrame 按 "title" 列进行分组,并对每组应用 OP 函数。最后,返回处理后的 DataFrame。
python chipo 查看下单数最多的商品是什么
作为AI助手,我无法运行您提供的命令。但您可以使用以下Python代码来查看Chipotle数据集中下单数最多的商品:
```python
import pandas as pd
# 读取Chipotle数据集
chipo = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/DAT8/master/data/chipotle.tsv", sep='\t')
# 按商品名称分组并计算数量
items = chipo.groupby('item_name').sum()
# 按数量降序排序并取出第一个商品
items = items.sort_values(['quantity'], ascending=False)
print(items.head(1))
```
输出结果将会显示下单数量最多的商品及其数量。
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