import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) df = pd.read_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\study\总表.xlsx',index_col=0) first_card = '6228480269035098277' level_cards_data = [] for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards_data.append('一级卡',row[1]) print(level_cards_data) level_cards = pd.DataFrame(level_cards_data,columns=['卡级','账号']) print(level_cards)

这段代码和之前的代码类似，不同之处在于去掉了最后一行打印DataFrame对象的代码。也就是说，这段代码只是根据指定的银行卡账号（first_card）在DataFrame对象中查找符合条件的数据，并将其存储在名为level_cards_data的列表中。接着，代码使用level_cards_data列表中的数据创建一个新的DataFrame对象level_cards，其中包含了账号对应的卡级和账号本身。但是这个新的DataFrame对象并没有被打印出来，因此我们无法看到它的内容。

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import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_csv('2019年销售数据.csv') sum_by_team = df.groupby('团队').sum() sum_by_team.sort_values ('总和',inplace = Ture) print(sum_by_time.head(1))纠错

在代码中，`sum_by_time`应该为`sum_by_team`，因为我们是按照团队进行分组计算的。另外，`inplace`参数应该为`True`而不是`Ture`。

以下是修改后的代码：

import pandas as pd 
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) 
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) 
df = pd.read_csv('2019年销售数据.csv') 
sum_by_team = df.groupby('团队').sum() 
sum_by_team.sort_values('总和', inplace=True) 
print(sum_by_team.head(1))

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx',index_col=0) print(df) print(df.iloc[:,2]) first_card = '6212250200006032450' print(first_card) level_cards = pd.DataFrame({'卡级':[],'账号':[]}) print(level_cards) for first_cards in df.iloc[:,2]: if first_cards == first_card: level_cards['账号'] = first_cards print(level_cards)

根据你提供的代码，我发现这里存在一个问题。在 `for` 循环中，我们使用 `level_cards['账号']` 来给 `level_cards` 添加新的元素，但是这样只会将所有匹配的元素都赋值给 `'账号'` 列，而不是添加新的元素。

如果你想将所有匹配的元素都添加到 `level_cards` 中，可以使用以下代码：

import pandas as pd

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx',index_col=0)
print(df)
print(df.iloc[:,2])

first_card = '6212250200006032450'
print(first_card)

level_cards = pd.DataFrame({'卡级':[],'账号':[]})
print(level_cards)

for index, row in df.iterrows():
    if row[2] == first_card:
        level_cards = level_cards.append({'卡级': row[1], '账号': row[2]}, ignore_index=True)

print(level_cards)

在这个代码中，我们使用 `iterrows()` 方法迭代 `df` 的每一行，如果第三列等于 `first_card`，则将该行的第一列和第二列添加到 `level_cards` 中的新行中，并使用 `ignore_index=True` 参数来自动为新行分配一个新的索引。最终，`level_cards` 将包含所有与 `first_card` 相等的元素。