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import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'月':['1','2','3','5','7'],
'医院':['人民','二院','人民','二院','人民'],
'销量':np.arange(1,10,2) })
print(df)
df1 = df.groupby(['医院','月']).sum()
print(df1)
list = np.arange(1,8,1)
print (list)
#需求：groupby 之后，同一医院的月份没有在 list 中出现（比如人民没有 2,4,5,6 月），则补充缺失月份，并且销量数据为 0,同理下面的医院也进行同样操作
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'月':['1','2','3','5','7'],
'医院':['人民','二院','人民','二院','人民'],
'销量':np.arange(1,10,2) })
print(df)
df1 = df.groupby(['医院','月']).sum()
print(df1)
list = np.arange(1,8,1)
print (list)
#需求：groupby 之后，同一医院的月份没有在 list 中出现（比如人民没有 2,4,5,6 月），则补充缺失月份，并且销量数据为 0,同理下面的医院也进行同样操作
 | 1 noqwerty 2020-12-14 13:24:07 +08:00 |
 | 2 Scorpiocat OP 谢谢回答！我运行了一下代码没有问题。但是怎么能把医院中缺失的月份数据补齐去呢？ @noqwerty |
 | 3 xyd1205148795 2020-12-14 13:48:01 +08:00 这个可以吗 df1 = df.set_index(['月','医院]).unstack() mOnth=pd.DataFrame(np.arange(1,8,1).T,columns=['月']) month['月'] = month['月'].astype('str') data = month.merge(df1,how='left',on='月').fillna(0) print(data) |
 | 4 jyyx 2020-12-14 14:20:06 +08:00 df = pd.DataFrame({'月':['1','2','3','5','7'], '医院':['人民','二院','人民','二院','人民'], '销量':np.arange(1,10,2) }) month_list = ['1','2','3','4','5','6','7','8'] df['月'] = df['月'].astype('category').cat.set_categories(month_list, ordered=True) gb = df.groupby(['医院','月']).sum().fillna(0) print(gb) |
 | 5 princelai 2020-12-14 14:21:58 +08:00 from itertools import product df2 = df1.reindex(index=list(product(df1.index.get_level_values(0).unique(),[f'{i}' for i in np.arange(1,8,1)])),fill_value=0) |
| 6 Scorpiocat OP 我的想法是先 groupbysum，再对每一家医院的缺失月份数据补齐，这一步就不太明白。 放出原始数据，看看大家有没有兴趣整理一下。   原始数据 链接: https://pan.baidu.com/s/1zVaTeBDGzL1q_DjYrHptIQ 提取码: 1d2j |
| 7 Scorpiocat OP |
| 8 princelai 2020-12-14 16:05:38 +08:00  1 import pandas as pd df = pd.read_excel("data.xlsx") df1 = df.pivot_table(index="医院",columns="月",values="总计",aggfunc="sum").reindex(columns=range(1,13)).fillna(0).cumsum(axis=1) df1.columns = [f"{c}月" for c in df1.columns] |
| 9 princelai 2020-12-14 16:06:04 +08:00 2 你这个 excel 表就能很快实现，一共也没多少数据 |
| 10 Scorpiocat OP @princelai #9 厉害！谢谢！自己刚开始学，就想着实战了... |
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