data = data.groupby('id').sum().reset_index() data.head()标解注释

这段代码是使用pandas库对'data'变量中的数据进行分组和聚合操作。首先，使用'groupby'函数将数据按照'id'列进行分组，然后对每个分组中的'Goods'列进行求和，最后使用'reset_index'函数将'id'列重新设置为数据的索引。这样做的目的是为了将每个订单的商品信息合并为一个字符串，并将其存储在'Goods'列中，方便后续对商品进行统计和分析。最后，使用'data.head()'函数显示data变量中前5行数据。

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data = data.groupby('id').sum().reset_index() data.head()标记注释

该段代码的作用是：将data DataFrame对象按照"id"列进行分组，并对每组中的数值列进行求和，最后使用reset_index函数将分组后的结果重新编号。其中，groupby函数按照"id"列将DataFrame对象进行分组，sum函数对每组中的数值列进行求和操作，reset_index函数将分组后的结果重新编号。最后，使用head函数展示前五行数据，以便检查数据是否正确分组和求和。

import pandas as pd inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv' inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv' # 读入数据 data = pd.read_csv(inputfile1,encoding = 'gbk') types = pd.read_csv(inputfile2,encoding = 'gbk') group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index() group_sorted = group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() # 总量 data_nums = data.shape[0] del group_sorted['index'] group_sorted.head()标解注释

这段代码的作用是从两个csv文件中读取数据，对商品订单数据进行分组统计并按照商品销量降序排列，最后输出排名前几的商品销量信息。

具体注释如下：

import pandas as pd

# 指定两个数据文件的路径
inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv'
inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv'

# 读入两个数据文件
data = pd.read_csv(inputfile1, encoding='gbk')
types = pd.read_csv(inputfile2, encoding='gbk')

# 对商品订单数据按照商品名称进行分组统计，并计算每个商品的订单数量
group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index()

# 对分组统计结果按照订单数量降序排列
group_sorted = group.sort_values('id', ascending=False).reset_index()

# 获取数据集的行数
data_nums = data.shape[0]

# 删除group_sorted中的index列，并输出前几行数据
del group_sorted['index']
group_sorted.head()

其中，`pd.read_csv()`可以读取csv文件，`groupby()`可以对DataFrame对象按照指定列进行分组，`count()`可以统计每组的数量，`reset_index()`可以重置索引。`sort_values()`可以按照指定列进行排序，`ascending=False`表示降序排列，`del`可以删除DataFrame对象的指定列。