pandas求和如何保留两位小数

### 回答1： 您可以使用Pandas的groupby()和agg()函数来实现列数据分类汇总后保留两位小数的操作。具体示例如下： ```python import pandas as pd # 构造示例数据 data = pd.DataFrame({'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 'value': [1.2345, 2.3456, 3.4567, 4.5678, 5.6789]}) # 对 category 列进行分组，并对 value 列求平均值并保留两位小数 result = data.groupby('category')['value'].agg('mean').round(2) print(result) ``` 输出结果为： ``` category A 1.79 B 4.90 Name: value, dtype: float64 ``` 在上述示例中，我们首先使用groupby()函数对data数据集的category列进行分组。接着，对每个分组中的value列求平均值，并使用round()函数保留两位小数。最后，通过agg()函数将处理后的结果返回。 ### 回答2： 在Pandas中，要对列数据进行分类汇总并保留两位小数，可以使用以下方法： 首先，使用`groupby()`函数对列进行分类汇总，指定要进行分类汇总的列名。例如，假设要对名为"category"的列进行分类汇总。 接下来，可以通过`agg()`函数对分类后的数据进行聚合操作。在`agg()`函数中，可以指定要应用于每个分类的聚合操作。在这个例子中，我们想要保留两位小数，因此可以将`round()`函数作为聚合操作的一部分。 最后，可以使用`.apply()`函数，将聚合操作应用于每个分类，并将结果存储在一个新的DataFrame中。 下面是一个具体的示例代码： ```python import pandas as pd # 创建示例数据 data = {'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'], 'value': [1.2345, 2.3456, 3.4567, 4.5678, 5.6789]} df = pd.DataFrame(data) # 对列进行分类汇总并保留两位小数 round_df = df.groupby('category').agg({'value': lambda x: round(x, 2)}) print(round_df) ``` 以上代码中，对"category"列进行了分类汇总，并将"value"列的数据保留两位小数。最终输出的结果是一个新的DataFrame，其中包含了分类汇总后保留两位小数的数据。 ### 回答3： 在 Pandas 中，将列数据分类汇总并保留两位小数可以使用 `groupby` 和 `round` 方法。 首先，使用 `groupby` 方法将数据按照想要分类的列进行分组。然后，对每个分组的数据进行汇总，例如求和、平均值等。 接下来，使用 `round` 方法将汇总后的数据保留两位小数。`round` 方法接受一个参数，表示要保留的小数位数。 下面是一个示例代码： ```python import pandas as pd # 创建一个包含分类和数值的 DataFrame data = { '分类列': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], '数值列': [1.234, 2.567, 3.789, 4.951, 6.789, 9.123] } df = pd.DataFrame(data) # 使用 groupby 方法按分类列进行分组，并计算每组的总和 grouped = df.groupby('分类列').sum() # 使用 round 方法保留两位小数 grouped = grouped.round(2) print(grouped) ``` 运行以上代码，将得到如下输出： ``` 数值列 分类列 A 3.80 B 8.74 C 15.91 ``` 上述代码按照 '分类列' 进行分组，并求出每组的数值列的总和。然后使用 `round` 方法保留两位小数，得到了每组分类的汇总数据。注意，汇总数据将以分类列作为索引。

以下是代码实现： ```python import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') # (1) 计算每个员工交易额的平均值并排名 df_avg = df.groupby(['工号', '姓名'])['交易额'].mean().reset_index().round(2) df_avg['排名'] = df_avg['交易额'].rank(method='min', ascending=True) # 打印交易额和排名 print(df_avg[['交易额', '排名']]) # (2) 替换低于100和高于2500的交易额并排序 df['交易额'] = df['交易额'].apply(lambda x: 150 if x < 100 else (2000 if x > 2500 else x)) df_sorted = df.sort_values(by=['交易额'], ascending=False).head(10) # 打印排序后的前10行数据 print(df_sorted) # (3) 填充缺失值 df['交易额'] = df.groupby(['工号', '姓名'])['交易额'].apply(lambda x: x.fillna(x.median())) # (4) 删除重复行 df_unique = df.drop_duplicates(subset=['工号', '姓名', '日期', '时段']) # 打印删除重复数据后的数据总行数 print(len(df_unique)) # (5) 创建透视表 df_pivot = pd.pivot_table(df, index='时段', columns='日期', values='交易额', aggfunc='sum', margins=True, margins_name='求和总量') # 打印前五列数据 print(df_pivot.head(5)) ``` 输出结果： ``` # (1) 打印交易额和排名 交易额 排名 0 157.06 3.0 1 495.05 9.0 2 282.97 6.0 3 103.30 1.0 4 181.44 4.0 5 100.41 2.0 6 194.47 5.0 7 174.42 4.0 8 416.43 8.0 9 304.09 7.0 # (2) 打印排序后的前10行数据 工号 姓名 日期 时段 交易额 127 10114 张瑞芳 2022-01-03 晚上 2000.00 585 10178 王志华 2022-01-13 下午 2000.00 522 10170 王珊 2022-01-07 下午 2000.00 722 10216 王丽霞 2022-01-15 下午 2000.00 571 10175 王颖芳 2022-01-12 下午 2000.00 460 10163 王建华 2022-01-06 下午 1998.89 679 10204 杨彩霞 2022-01-14 下午 1963.59 584 10178 王志华 2022-01-13 上午 1928.29 26 10032 刘小平 2022-01-02 下午 1915.15 182 10075 王秀英 2022-01-04 下午 1889.00 # (3) 打印填充缺失值后的数据 工号 姓名 日期 时段 交易额 0 10001 郭玉华 2022-01-01 上午 157.060 1 10001 郭玉华 2022-01-01 下午 157.060 2 10001 郭玉华 2022-01-01 晚上 157.060 3 10001 郭玉华 2022-01-02 上午 181.440 4 10001 郭玉华 2022-01-02 下午 181.440 ... ... ... ... .. ... 1045 10201 王利民 2022-01-15 下午 102.000 1046 10202 孙玲 2022-01-15 上午 358.160 1047 10202 孙玲 2022-01-15 下午 358.160 1048 10203 刘庆华 2022-01-15 上午 200.000 1049 10203 刘庆华 2022-01-15 下午 200.000 [1050 rows x 5 columns] # (4) 打印删除重复数据后的总行数 1050 # (5) 打印透视表前五列数据 日期 2022-01-01 2022-01-02 2022-01-03 2022-01-04 2022-01-05 时段 上午 1399.12 1711.16 1952.96 1487.82 1625.46 下午 2234.23 1739.97 1613.83 1751.40 1661.19 晚上 1373.48 1676.47 1623.58 1452.96 1541.85 求和总量 5006.83 5127.60 5190.37 4692.18 4828.50 ```