sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和,每个商品类别的总量,并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group注释
时间: 2024-04-03 14:35:09 浏览: 23
这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并,并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。以下是代码的详细解释:
1. `pd.merge(group_sorted, types)`:将 `group_sorted` 和 `types` 两个 DataFrame 进行合并,根据它们共同拥有的列进行合并。
2. `sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index()`:对合并后的 DataFrame 根据 `Types` 列进行分组,并对每个组内的数据进行求和,最终返回一个新的 DataFrame。
3. `sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()`:按照 `id` 列的值进行降序排列,并重置索引,返回一个新的 DataFrame。
4. `del sort_link_group['index']`:删除新 DataFrame 中的 `index` 列。
综上,这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并,并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。最终返回一个新的 DataFrame,其中不包含 `index` 列。
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# 合并两个datafreame 根据type sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和,每个商品类别的总量,并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group标解注释
这段代码用于合并两个 DataFrame,并对合并后的数据进行处理,以下是代码的详细解释:
1. `pd.merge(group_sorted, types)`:将 `group_sorted` 和 `types` 两个 DataFrame 进行合并,根据它们共同拥有的列进行合并。
2. `sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index()`:对合并后的 DataFrame 根据 `Types` 列进行分组,并对每个组内的数据进行求和,最终返回一个新的 DataFrame。
3. `sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()`:按照 `id` 列的值进行降序排列,并重置索引,返回一个新的 DataFrame。
4. `del sort_link_group['index']`:删除新 DataFrame 中的 `index` 列。
综上,这段代码的作用是将两个 DataFrame 进行合并,并对合并后的数据按照 `Types` 列进行分组、求和、排序等处理。最终返回一个新的 DataFrame,其中不包含 `index` 列。
datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,coupon_rate,how='left',on='Coupon_id') datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_num,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_coupon,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']
这段代码的作用是通过 `merge` 函数将多个 DataFrame 进行合并,并计算出 `user_mer_cop_rate` 列的值。
这里可以对代码进行优化,使用 `merge` 函数的链式调用,可以简化代码并提高代码的可读性:
```python
datasets_yc = datasets_yc.merge(coupon_rate, on='Coupon_id', how='left') \
.merge(user_mer_num, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \
.merge(user_mer_coupon, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \
.merge(user_mer, on=['User_id','Merchant_id'], how='left')
datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']
```
这里使用了多次 `merge` 函数进行 DataFrame 的合并,并在最后计算出 `user_mer_cop_rate` 列的值。相比原来的代码,这段代码更加简洁,可读性也更高。