Python Pandas GroupBy
发布时间:2020-12-20 10:49:48 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:global root # 合并Excel表格 filearray = [] filelocation = glob.glob(root + " *.xls " ) for filename in filelocation: filearray.append(filename) res = pd.read_excel(filearray[0]) for i in range(1 ,len(filearray)): A = pd.read_excel(filearr
global root # 合并Excel表格 filearray = [] filelocation = glob.glob(root + "*.xls") for filename in filelocation: filearray.append(filename) res = pd.read_excel(filearray[0]) for i in range(1,len(filearray)): A = pd.read_excel(filearray[i]) res = pd.concat([res,A],ignore_index=False,sort=True) # 分组统计排序 # 通过reset_index()函数将groupby()的分组结果转成DataFrame对象 #1.groupby(["宝贝标题"] :groupby统计文档中"宝贝标题"同样的行出现了多少次. #2.groupby(["宝贝标题"])["宝贝总数量"]..sum() :计算分组中宝贝总数量的和 #3.res.groupby(["宝贝标题"])["宝贝总数量"].sum().reset_index() 重置列名字 print(res.groupby(["宝贝标题"])["宝贝总数量"].sum()) df = res.groupby(["宝贝标题"])["宝贝总数量"].sum().reset_index() df1 = df.sort_values(by=‘宝贝总数量‘,ascending=False) self.textEdit.setText(str(df1)) # 调用SaveExcel函数,将统计排行结果保存到Excel SaveExcel(df1,self.rButton2.isChecked()) 记录一下,以后有统计数据业务的时候看看 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |