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##分组数据选代 (遍历分组) for name, group in df1.groupby('产品名称'):
#分组数据选代
#分组并按指定列进行计算
import pandas as pd
pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width',True)
df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx')
df1=df[['产品名称','数量','标准单价']]#提取数据
#print(df1.groupby('产品名称'))#分组之后的数据类型为DataFrameGroupBy
for name, group in df1.groupby('产品名称'):
print (name,group)
DVD光驱 产品名称 数量 标准单价 8 DVD光驱 48 240 12 DVD光驱 40 240 14 DVD光驱 32 240 SD存储卡 产品名称 数量 标准单价 9 SD存储卡 20 290 13 SD存储卡 15 290 15 SD存储卡 9 290 手写板 产品名称 数量 标准单价 10 手写板 14 190 11 手写板 43 190 无线网卡 产品名称 数量 标准单价 1 无线网卡 10 178 蓝牙适配器 产品名称 数量 标准单价 2 蓝牙适配器 61 108 3 蓝牙适配器 18 108 4 蓝牙适配器 39 108 键盘 产品名称 数量 标准单价 0 键盘 120 180 键盘 产品名称 数量 标准单价 5 键盘 20 180 麦克风 产品名称 数量 标准单价 7 麦克风 47 99 鼠标 产品名称 数量 标准单价 6 鼠标 16 299 16 鼠标 52 299
# #多列分组:数据选代 (遍历分组) for (k1,k2),group in df1.groupby(['产品名称','销售员']):
#多列分组:数据选代
#按照多列分组统计
import pandas as pd
pd.set_option ('display.unicode.east_asian_width', True)
df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx')
#print (df)
df1=df[['产品名称','销售员','数量']]
#print (df1)
#df1=df1.groupby(['产品名称','销售员'])
#print(df1) # DataFrameGroupBy
for (k1,k2),group in df1.groupby(['产品名称','销售员']):
print(k1,k2)
print(group)
print('----------------------------------------------------')
DVD光驱 华国华
产品名称 销售员 数量
8 DVD光驱 华国华 48
12 DVD光驱 华国华 40
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DVD光驱 王丽
产品名称 销售员 数量
14 DVD光驱 王丽 32
----------------------------------------------------
SD存储卡 李桂林
产品名称 销售员 数量
9 SD存储卡 李桂林 20
13 SD存储卡 李桂林 15
----------------------------------------------------
SD存储卡 李欢
产品名称 销售员 数量
15 SD存储卡 李欢 9
----------------------------------------------------
手写板 华国华
产品名称 销售员 数量
10 手写板 华国华 14
----------------------------------------------------
手写板 王丽
产品名称 销售员 数量
11 手写板 王丽 43
----------------------------------------------------
无线网卡 王丽
产品名称 销售员 数量
1 无线网卡 王丽 10
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蓝牙适配器 李桂林
产品名称 销售员 数量
2 蓝牙适配器 李桂林 61
3 蓝牙适配器 李桂林 18
4 蓝牙适配器 李桂林 39
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键盘 王丽
产品名称 销售员 数量
0 键盘 王丽 120
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键盘 华国华
产品名称 销售员 数量
5 键盘 华国华 20
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麦克风 华国华
产品名称 销售员 数量
7 麦克风 华国华 47
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鼠标 李桂林
产品名称 销售员 数量
6 鼠标 李桂林 16
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鼠标 王双
产品名称 销售员 数量
16 鼠标 王双 52
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标签：存储卡,迭代,产品名称,组组,df1,43,----------------------------------------------------,销售员,数 From： https://www.cnblogs.com/988MQ/p/16908570.html