在pandas dataframe中,可以使用groupby函数和sum函数来实现每天运行每个类别的总计。
首先,需要确保数据已经加载到pandas dataframe中。然后,可以使用groupby函数按照日期和类别进行分组,然后使用sum函数计算每个组的总计。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 假设数据已经加载到df中,包含日期和类别两列
# 日期列应该是datetime类型,类别列可以是字符串或者分类类型
# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# 按照日期和类别进行分组,并计算总计
total_by_category = df.groupby(['日期', '类别']).sum()
# 打印每天运行每个类别的总计
print(total_by_category)
在上述代码中,首先使用pd.to_datetime
函数将日期列转换为日期类型,以便后续按照日期进行分组。然后,使用groupby
函数按照日期和类别进行分组,并使用sum
函数计算每个组的总计。最后,打印每天运行每个类别的总计。
这个方法适用于任何类别的数据,可以根据实际情况进行调整和扩展。
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