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已经用 pandas 从几张销售大表中把数据汇总到一张表中了，如图，(目前只有这个水平，噗)，我目的是要及时跟进包材，品牌很多，每个品牌 10kg 到 15kg 共用一种包材，各品牌不通用，0.7 到 1kg 到共用同一种包材，各品牌通用。图上已经手工处理了数据。 我现在想用 python 完成这个统计工作，感觉无从下手，请各位前辈指教。 开始我想做一张包含所有规格的表，一一比对，但感觉太蠢了，见笑
 | 1 skysuhey 2022-03-23 23:08:28 +08:00 处理这种数据没必要用 Python ，Excel 不是更加直观便捷吗 |
 | 2 dlsflh 2022-03-23 23:41:14 +08:00 via Android 想起了那个黑板上画 office 讲课的非洲老师。 |
 | 3 MTMT 2022-03-23 23:44:14 +08:00  1 ```python def get_type(row): if row['规格'].between(0.7,1): return '小包材' else: reutrn row['品牌名']+'_大包材' d['分类'] = d.apply(lambda get_type, axis=1) output = d[['分类', '数量']].groupby('分类').sum() ``` |
| 4 MTMT 2022-03-23 23:47:27 +08:00 1 不知道 v2 支不支持 markdown ，上面缩紧都乱了，有一行改一下，凑合看吧 d['分类'] = d.apply(get_type, axis=1) |
 | 6 gengchun 2022-03-24 17:50:20 +08:00 |
| 7 skysuhey 2022-03-24 22:34:35 +08:00 @gengchun 学到了，不过对于 op 这种就一个 vlookup 分下类再 sum 求和就行了，感觉还是 Excel 简单点 |
 | 8 imn1 2022-03-25 17:30:44 +08:00 1 分牌子 dataframe.groupby(['牌子']) 分规格 dataframe.groupby(['规格']) 分牌子及规格 dataframe.groupby(['牌子', '规格']) #注意有序 groupby 可以简单看作一个把字段当成 index 的 dataframe ，然后操作，当然这个理解不严谨，详细请查阅手册关于 groupby 章节 |
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