按日期和物料进行求和和分组
创始人
2024-11-05 05:00:43
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以下是一个示例代码,展示了如何按日期和物料进行求和和分组:

import pandas as pd

# 创建一个包含日期和物料的示例数据集
data = {
    '日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    '物料': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
    '数量': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按日期和物料进行分组,并对数量进行求和
df_sum = df.groupby(['日期', '物料']).sum()

# 打印结果
print(df_sum)

运行以上代码将得到如下结果:

              数量
日期         物料     
2021-01-01  A   10
            B   20
2021-01-02  A   30
            B   40
2021-01-03  A   50

以上代码使用了pandas库,首先创建了一个包含日期、物料和数量的示例数据集。然后,将日期列转换为日期类型,以便可以按日期进行分组。接下来,使用groupby()方法按日期和物料进行分组,并使用sum()方法对数量进行求和。最后,打印结果。

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