Python [panda/lambda] -按特定列对DF进行分组和聚合
Python中的pandas库提供了强大的数据处理和分析功能。在pandas中，可以使用groupby函数按特定列对DataFrame进行分组和聚合操作。
分组操作可以将数据按照某个或多个列的值进行分组，然后对每个分组进行聚合操作，例如计算平均值、求和、计数等。
以下是按特定列对DataFrame进行分组和聚合的示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按Name列进行分组，并计算平均年龄和总薪资
grouped = df.groupby('Name')
result = grouped.agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'})
print(result)输出结果为：
Age Salary
Name
Alice 32.5 13000
Bob 37.5 15000
Charlie 35.0 7000在上面的示例中，我们按照Name列对DataFrame进行了分组，并使用agg函数对每个分组进行了聚合操作。通过传入一个字典，我们指定了要对Age列计算平均值，对Salary列计算总和。
对于Python中的lambda函数，它是一种匿名函数，可以在需要函数对象的地方使用。lambda函数通常用于简化代码，特别是在需要定义简单的函数时。
以下是使用lambda函数对DataFrame进行分组和聚合的示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按Name列进行分组，并计算平均年龄和总薪资
result = df.groupby('Name').apply(lambda x: pd.Series({'Age': x['Age'].mean(), 'Salary': x['Salary'].sum()}))
print(result)输出结果与之前的示例相同。
对于pandas库的更多详细信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：
- 腾讯云·云服务器CVM：提供高性能、可扩展的云服务器实例，适用于各种计算场景。
- 腾讯云·云数据库MySQL：提供稳定可靠、高性能的云数据库服务，支持数据存储和查询操作。
- 腾讯云·云函数SCF：无服务器云函数服务，支持按需运行代码，无需关心服务器管理和维护。
请注意，以上仅为示例产品，实际使用时应根据具体需求选择适合的腾讯云产品。
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我有以下的数据，列出了快餐店的信息。
输入
first_stop second_stop third_stop
mcdonalds burger king popeyes
mcdonalds N/A N/A
wendys kfc N/A
taco bell kfc wendys
popeyes kfc panda express
我想创建一个新的列summary，它总结如下：预期输出
first_stop second_stop
浏览 0提问于2022-01-26得票数 0
1回答
我想在两个列中使用apply并添加额外的参数。我的用例是对一列执行搜索，并将regex返回到另一列，而不覆盖另一列中的现有值。也许迭代是一个更好的选择:)。
import random
import re
import pandas as pd
import numpy as np
#create the dataframe
df = pd.DataFrame({
'a':np.random.choice( ['the_panda','it_python','my_shark'], 6),
浏览 0提问于2018-04-16得票数 1
回答已采纳
我有一个Panda dataframe，其中一列是一个数字序列(‘sequence’)，其中许多数字重复，而其他列值(‘binary variable')要么是1，要么是0。 我已经按sequences列中相同的值进行了分组，并将binary变量中的列值设置为该组中非零条目的百分比。 现在，我想将“sequence”列中具有相同值的条目组合在一起，并使“binary variable”中的列值成为合并后的那些列的列值的平均值。 所以我的数据框看起来像这样： df =pd.DataFrame([{‘序列’：1，1，4,4,4 ,6，‘二进制变量’：1，0，1，0，1})。 然后，我使用
浏览 18提问于2020-09-20得票数 0
1回答
我有一个数据框，我想按两列分组，其中一列是datetime类型。我该怎么做呢？ import pandas as pd
import datetime as dt
df = pd.DataFrame({
'a':np.random.randn(6),
'b':np.random.choice( [5,7,np.nan], 6),
'g':{1002,300,1002,300,1002,300}
'c':np.random.choice( ['panda','python','s
浏览 20提问于2020-06-27得票数 2
5回答
用Pandas计数和排序
、、、、
我有一个值的dataframe，它是一个文件，根据该文件，我按两列分组，这些列返回聚合的计数。现在我想按最大计数值进行排序，但是我得到了以下错误：
KeyError：“计数”
查看按agg计数列的组是某种索引，所以不知道如何做，我是Python和Panda的初学者。这是实际代码，如果需要更多细节，请告诉我：
def answer_five():
df = census_df#.set_index(['STNAME'])
df = df[df['SUMLEV'] == 50]
df = df[['STNAME',&#
浏览 10提问于2016-11-06得票数 44
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我尝试使用panda groupby/aggregate函数来显示按ManagerID & JobTitle分组的总休假小时数( VacationHours和SickLeaveHours的组合)。我不确定如何显示聚合VacationHours+SickLeaveHours的所有列。 excel = pd.read_excel('Employees.xls','Sheet0',index_col=None,na_values=['NA'])
excel.groupby(['ManagerID','JobTitle&
浏览 8提问于2020-09-15得票数 1
2回答
我有一个包含ID和标签两列的dataframe。标签只能为0或1。 下面的代码生成这样的数据帧 data = [[10105, 1], [10105, 1], [10105, 0], [20205, 0], [20205, 0], [20205, 1], [20205, 1]]
test=pd.DataFrame(data,columns=["ID","label"])
test
ID label
0 10105 1
1 10105 1
2 10105 0
3 20205 0
4 20205
浏览 24提问于2019-08-27得票数 2
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使用Python，我有一个panda数据帧
A B
1 red
2 blue
3 green
4 red
5 green
6 orange
7 red
我想创建一个列，其中包含一个基于B中的值的增量计数器。
A B C
1 red 1
2 blue 1
3 green 1
4 red 2
5 green 2
6 orange 1
7 red 3
浏览 1提问于2017-02-09得票数 2
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我有如下所示的数据格式：
label val
a 0
b -1
b 0
b 1
a 1
b 1
我在这里的目标是按label列分组，并获得两个聚合列。显示每一组中行数的人(如。a:2，b:4)第二，每组中val = 1的比例。在熊猫中，最好的方法是什么？
浏览 0提问于2019-05-14得票数 1
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Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：
data.groupby(data['date'])
但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子中并非如此。
如何实现此分组？
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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我是Python熊猫的新手。
我想做一个特定的聚合/分组/交叉选项卡，但我对术语知之甚少，甚至不知道如何查找。
但这是我想要的。
假设我有一张这样的桌子
Bob, Oranges, 5
Bob, Apples, 10
Bob, Bananas, 12
Tim, Oranges, 3
Tim, Apples, 20
Tim, Bananas, 5
我想通过水果来找出每种水果的总数。但是生成另一个字段，该字段包含一个字符串，该字符串的详细信息按其值在另一列中排序。
所以我想要一个类似这样的输出：
Oranges, 8, "Bob(5), Tim(3)"
Apples,
浏览 0提问于2020-12-19得票数 0
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1回答
我有一份像下面这样的正常报告，
Animal
Dog
Cat
Elephant
Tiger
Lion
Man
Panda
我想在n个列之后进行一次中断。
Animal Animal
Dog Cat
Elephant Tiger
Lion Man
Panda
我试了一下分页符，它打开了一个新的页面。做了一些分组等。还是没成功。SSRS有没有办法解决这个问题。我知道如何通过SQL来完成它，我在询问如何通过SSRS来完成它。
编辑：我在中使用了下面的查询。
SELECT 610 AS [Period],1 AS RowNumber
UNION
selec
浏览 1提问于2018-10-19得票数 2
2回答
熊猫群中的例外
、、、、
我刚刚开始学习用python进行网络分析的方法，使用的书，当我做一些groupby的时候，我被一个异常弄糊涂了。这是我的情况。
我有一个NetFlow数据的CSV，我已经输入到熊猫。这些数据看起来类似于：
dt, srcIP, srcPort, dstIP, dstPort, bytes
2013-06-06 00:00:01.123, 123.123.1.1, 12345, 234.234.1.1, 80, 75
我导入并索引数据如下：
df = pd.read_csv('mycsv.csv')
df.index = pd.to_datetime(full_set.pop(&
浏览 2提问于2013-09-17得票数 2
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我有一个数据框架： df = [A B C D E_p0 E_p1 E_p2 K_p0 K_p1 K_2
a 2 r 4 3 6 1 9 5 1
e g 1 d 5 8 2 7 1 4] 我希望根据前缀对列进行分组，并通过一个函数聚合它们，例如mean、max或rms。例如，如果我的函数是max，则输出为： df = [A B C D E K
a 2 r 4
浏览 40提问于2021-02-10得票数 1
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因此，我是Python的新手，我有这个数据框架，其中包括公司名称、国家信息和活动描述。我尝试按名称对所有这些信息进行分组，将国家和活动字符串连接在一起。 首先，我做了这样的事情： df3_['Country'] = df3_.groupby(['Name', 'Activity'])['Country'].transform(lambda x: ','.join(x))
df4_ = df3_.drop_duplicates()
df4_['Activity'] = df4_.groupby(
浏览 49提问于2021-02-03得票数 1
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因此，我有一个包含两列的Pandas DataFrame :第一个是等级，值从0到9，第二个是条件，值为0或1。
等级(0-9/标准(0/1))
Grade Criteria
0 0 1
1 1 0
2 2 1
3 2 0
4 5 1
5 2 1
等
我需要计算"Criteria rate"，它实际上是Criteria列中的“1”的总和，除以Criteria列中适当的行数，但按values列值分组。例如，对于等级=2
浏览 2提问于2018-09-05得票数 2
1回答
我现在有一个csv文件，如下所示。第一部分只显示列名。
"f","p","g"
"foo","in","void"
"foo","out","void"
"foo","length","void"
...
对于每个f值，g列值都是相同的。唯一唯一的部分是p.使用python，我如何将其组合如下：
"foo","in","out","length
浏览 2提问于2021-06-24得票数 1
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1回答
我有一个python程序，它执行以下操作。
在.csv中读取
使用csv特定列的值创建数据格式。
将时间戳从unix时间戳转换为
按小时对数据进行分组，然后查找该小时中某些数据的平均值。
代码：
df = pd.read_csv(files,parse_dates=True)
df2 = df[['timestamp','avg_hr','avg_rr','emfit_sleep_summary_id']]
df2['timestamp'] = df2['timestamp'
浏览 8提问于2015-04-09得票数 1
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我是Python的新手，所以请原谅我的问题，如果它是相对基础的(我在网上找不到任何有用的东西)。 我有一个数据框架，它有3列，基金|投资者|数量，并且需要在我的数据框架中插入一个新的列来计算每个投资者的按比例持有。 我认为循环遍历数据帧是最好的方法，但我遇到了问题。 ?
浏览 40提问于2019-03-09得票数 1
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我对熊猫很陌生，并且尝试使用groupby。我有一个有多列的df。
我希望按特定列进行分组，然后根据不同的列对每个组进行排序。
我希望按col1分组，然后按col5对每个组进行排序，然后执行reset_index以获取数据格式的所有行。
我得到以下错误AttributeError: Cannot access callable attribute 'reset_index' of 'DataFrameGroupBy' objects, try using the 'apply' method。
我的输入数据：
col1 |
浏览 1提问于2018-05-22得票数 7
1回答
我有一个看起来像这样的数据框架：(处理可能有多个字符变量，我只是简化了问题)
ID Position Treatment
--20AxECvv- 0 A
--20AxECvv- -1 A
--20AxECvv- -2 A
--h9INKewQf- 0 A
--h9INKewQf- -1 B
zZU7a@8jN 0 B
QUeSNEXmdB
浏览 1提问于2017-08-18得票数 3
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我正在尝试将numpy lambda函数转换为PySpark数据帧的等效函数。我一直在努力寻找正确的函数/方法。
我在一个Pandas数据帧上执行以下操作，为panda_stack生成一个新列label
panda_stack['label'] = panda_stack.groupby('id')['prob1'].transform(lambda x: 0.0 if all(np.isnan(x)) else 1.0)
基本上，我有：
id prob1
id1 NA
id1 0.12
id2 NA
并且想要：
id label
i
浏览 0提问于2018-06-28得票数 1
1回答
我试图查看在特定日期收到特定错误消息的帐户总数的表结果。但是，有数百个不同的错误消息，一个帐户可能在任何一天收到。例如，这个表名为ERROR，我的列是：
date error acct# freq
2016-04-20 panda 2 1
2016-04-20 pig 2 1
2016-04-20 panda 3 1
2016-04-20 panda 7 1
2016-04-25 pa
浏览 2提问于2016-05-19得票数 1
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我想要的输出如下： count tally
1 2 //
2 3 ///
3 5 /////
4 3 ///
5 2 // 我的代码： my_list = [1,1,2,2,2,3,3,3,3,3,4,4,4,5,5]
my_series = pd.Series(my_list)
values_counted = pd.Series(my_series.value_counts(),name='count')
# other calculated columns
浏览 29提问于2021-07-12得票数 1
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在pandas中，我想要做的是：df.groupby('A').filter(lambda x: x.name > 0) - group by列A，然后过滤名称为non positive的组。但是，当GroupBy.filter返回DataFrame时，这会取消分组，从而丢失分组。我想按这个顺序来做，因为它应该对计算要求较低，因为filter后面跟着groupby会遍历DataFrame两次，不是吗(首先过滤，然后分组)？此外，克隆分组中的组(到字典或其他东西)将失去无缝返回到数据帧的功能(就像在.filter的示例中，您直接获取DataFrame)。
谢谢
示例：
浏览 3提问于2018-04-14得票数 12
2回答
非索引df包含行基因、包含该基因突变的细胞以及该基因的突变类型：
df = pd.DataFrame({'gene': ['one','one','one','two','two','two','three'],
'cell': ['A', 'A', 'C', 'A', 'B', 'C','A']
浏览 1提问于2016-12-16得票数 0
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如果我有以下df：
amount name role desc
0 1.0 a x f
1 2.0 a y g
2 3.0 b y h
3 4.0 b y j
4 5.0 c x k
5 6.0 c x l
6 6.0 c y p
我希望按name和role列进行分组，添加amo
浏览 1提问于2018-09-27得票数 1
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我正在尝试将panda数据帧中80列的"，“替换为"”。我已经创建了一个要迭代的标头列表：
headers = ['h1', 'h2', 'h3'... 'h80']
然后我使用一个标题列表来替换多个列的字符串值，如下所示：
dataFrame[headers] = dataFrame[headers].str.replace(',','')
这给了我这个错误: AttributeError：'DataFrame‘对象没有'str’属性当我只在一个头文件上尝试同样的方
浏览 22提问于2021-03-03得票数 0
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1回答
我无法按每组/列进行求和。这个想法是在这个数据集上创建一个新的列，其中包含“store”的总和： PNO store ForecastSUM
17 20054706 WITZ 0.0
8 8007536 WITZ 0.0
2 8007205 WITZ 0.0
12 8601965 WITZ 0.0
5 8007239 WITZ 0.0
14 20054706 ROT 1.0
1 8007205 ROT 7.0
9 8601965 ROT 2.0
6 8007536 ROT 3.0
3 8007239 ROT 2.
浏览 31提问于2021-04-06得票数 1
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1回答
有两列，它们都是分类的。我想按第一列分组，让age_group和我的另一列Engagement_category按每个元素创建新列。
我在第一列age_group上做了groupby。
| age_group | Engagement_category |
|--------------|---------------------|
| 21-26 | Not Engaged |
| 27-32 | Disengaged |
| 33-38 | Engaged |
| 39-44
浏览 2提问于2019-10-24得票数 0
1回答
我有一个包含类别/代码的数据集，例如男性/女性、服役状态、服役代码，并且我有一列已支付的索赔。
我正在寻找一种使用Python创建表/透视表的方法来生成输出，其中我只有按服务代码排序的平均支付索赔的前10列(即平均支付索赔最高的前10个代码是什么)。我还想添加median，stdev，count，这样输出看起来就像这样
表：
gender, code, state, paid claim
F, 1234, TX, $300
F, 2345, NJ, $120
F, 3456, NJ, $30
M, 1234, MN, $250
M, 4567, CA, $50
F, 1234, MA, $70
浏览 0提问于2018-04-25得票数 0
我有一只熊猫，我需要和它一起工作。该格式如下所示
Label
0 | 70 hello
1 | 70 world
2 | 40 hi
3 | 40 I
4 | 45 panda
我需要合并以相同整数(即70)开头的df行。有些可以是两位数或三位数。最后的格式应如下：
Label
0 | 70 hello world
1 | 40 hi I
2 | 45 panda
我试过这个。
search = "43"
check_if_num = df["Label"].str.startswith(search, na = False)
check_if_n
浏览 11提问于2021-10-04得票数 1
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我正在使用python将值读入excel数据表。我有一个包含日期值的列，其中一些日期值有多个值：
1441152000000.0
1441756800000
1476316800000,1482192000000,1440547200000,1453248000000,1460505600000
1465430400000
1476921600000
1450224000000.0
1449014400000
我正在使用panda的to_datetime：
df.iloc["colname"] = pd.to_datetime(df.iloc["colname"
浏览 2提问于2018-03-23得票数 0
2回答
我想按我的dataframe进行分组，并将来自其他列的值/字符串连接在一起。
Year Letter Number Note Text
0 2022 a 1 8 hi
1 2022 b 1 7 hello
2 2022 a 1 6 bye
3 2022 b 3 5 joe
对此：
Column
Year Letter
2022 a 1|8|hi; 1|6|b
浏览 10提问于2022-11-30得票数 1
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df=
id - val1
1 - 50
2 - 40
1 - 60
2 - 41
a = [50]
output = id - val1
1 - 50
1 - 60
假设我有一个像df这样的panda数据帧和一个像'a‘这样的数组。现在，如果df列的val1列的任何值与此数组匹配，我希望返回唯一id的所有条目(如输出)。我该怎么做呢？
浏览 13提问于2020-03-10得票数 3
2回答
在熊猫中，我想按两栏分组，然后做一次计数。在此之后，我想删除我分组的列，并计算计数的平均值。我知道如何在sql中轻松地做到这一点，但是在Pandas中遇到了一些问题。我不能删除我以前分组的一列。有人知道如何做得好吗？
(只要关心最终结果，如果有更好的结果，程序就不必是这样的)
例：
Name, City
Anna, New York
Carl, New York
Carl, New York
Steven, London
Carl, London
Anna, Paris
Carl, Paris
Carl, Paris
按“名称”和“城市”分组，然后计数：
Name, City, Count
A
浏览 9提问于2022-10-10得票数 1
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2回答
我希望按数据帧列的重复值进行分组，但也要保留数据帧中位于groupby之后的另一列。例如，数据如下所示: df- id interest location
1 A X
2 A Y
1 B X
3 C Z
2 D Y 输出应为 id interest location
1 A,B X
2 A,D Y
3
浏览 10提问于2019-02-28得票数 0
回答已采纳
1回答
在第2行，我在'address‘列中有一个值" AVE“，希望与第1行中的'address’值连接。结果应该是第1行'address‘读为"NEWPORT AVE/ HIGHLAND AVE”。我该怎么做？
我还需要对第3行执行相同的函数，其中'action_taken‘读取为“服务提供”，而“呈现”则取自第4行。
|incident_no | date_reported | time_reported | address | incident_type | action_taken
--------------
浏览 3提问于2021-05-31得票数 1
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2回答
我基于两列按panda frame分组，并将第三列的总和添加到这个groupby对象。它工作得很好，但我正在试图弄清楚应该如何迭代这个返回的对象。
下面是我用来分组和求和的命令。
groupby_abundance=df.groupby(['mi','Organism_name'])[['Rep_Abun']].sum()
print groupby_abundance
这是上面打印的输出。
Rep_Abun
mi Organism_name
mi1023 Day
浏览 0提问于2018-02-27得票数 2
2回答
串出现的累积频率
、、、
首先，谈谈我的问题。
我有一份按年份编制的冠军联赛冠军的数据框架。
像这样，注意团队名称是字符串。
year team need this year team wins to date
1 team1 1 team1 1
2 team2 2 team2 1
3 team1 3 t
浏览 2提问于2017-04-08得票数 0
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这是一个与我用类似措辞所能找到的问题相反的问题，例如：
比如说，我有一个DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'model': ['Punto', 'Doblo', 'Panda', 'Doblo','Punto', 'Tipo'] ,
'timestamp': ['20200124_083155', '20200124_122052', '202001
浏览 2提问于2020-08-26得票数 1
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从上一个问题的数据开始：
f = pd.DataFrame({'id':['a','b', 'a'], 'val':[['val1','val2'],
['val33','val9','val6'],
['val2','val
浏览 1提问于2016-08-11得票数 1
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我尝试使用python (panda)在csv文件中按特定顺序排序(排序)一些数据，但我无法弄清楚。我真的很感谢你的帮助。 csv文件有5列，我想要做的是将其中4列显示为标题(master)，将第五列显示为详细信息(detail)。例如:标题(主)航班id，从(机场)，到(机场)，total_time和对于细节部分，它应该显示该特定航班的乘客姓名 1 FRA MAD 10HR
A
B
C
2 MAD FRA 11HR
G
F
H
K
浏览 21提问于2019-05-03得票数 0
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1回答
我试图按多个列进行分组，并将它们聚合，使它们在分组后成为一个列表。
目前，DataFrame看起来如下：
我试过用这个：
grouped = DataFrame.groupby(['jobname', 'block'], axis=0)
DataFrame= grouped.aggregate(lambda x: list(x))
但是，当我将其应用于IPython时，它会给出以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
ValueEr
浏览 0提问于2015-11-13得票数 3
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1回答
我想识别所有的模式数据可以出现在以下数据帧的“子集”列中。
DataFrame-
Name Subset
A-1001 0
A-1001 1
A-1001 2
B-1005 3
B-1005 4
D-1015 0
D-1015 1
D-1015 2
L-650 0
L-650 5
L-650 6
V-895 3
V-895 4
在这个数据框架中，A-1001，D-1015的子集的模式是匹配的，而B-1005，V-895的模式是相同的。L-650的模式是不同的。
即输出示例
Pattern# Name
1 A-1001
浏览 1提问于2022-01-27得票数 2
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我有一个熊猫数据框架，如下所示：
X Y
71455 [334.0, 319.0, 298.0, 323.0]
71455 [3.0, 8.0, 13.0, 10.0]
57674 [54.0, 114.0, 124.0, 103.0]
我想执行一个聚合groupby，它按元素添加存储在Y列中的列表。我尝试过的代码：
df.groupby('X').agg({'Y' : sum})
结果如下：
浏览 19提问于2018-08-20得票数 12
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key_words_to_search = ['hello', 'goodbye']
df = pd.DataFrame({
'col1':['hello','hi','ciao'],
'col2':['hello panda','goodbye','bonjour'],
'col3':['ni hao','hola','hello']})
我一直在使用下面这样的内容，
浏览 1提问于2020-02-25得票数 3
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2回答
我正在尝试按"value_1“列中的值进行分组。但我的上一篇专栏是由列表组成的。当我尝试分组时--通过使用"value_1“列，由列表组成的列将消失。
Dataframe：
value_1: value_2: value_3: list:
american california, nyc walmart, kmart [supermarket, connivence]
canadian toronto dunkinDonuts [c
浏览 0提问于2019-03-01得票数 10
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我有一个由三列组成的文件: A、B和C，其中包含一些整数。使用python，假设我想要grouby()列'A‘，并获得列'B’中数字大于4、6和8的每个组的size()。所以我实现了下面的代码： >>> import pandas as pd
>>>
>>> df = pd.read_csv("test.txt", sep="\t")
>>> df
A B C
0 1 4 3
1 1 5
浏览 5提问于2019-06-16得票数 2
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1回答
我想在一个DataFrame中对我的变量做一个平均值，其中我已经将元素按列'A‘分组了。问题是，当我打印结果时，输出只是第一个变量列的平均值，为什么要这样做呢？
(B)编码；
import pandas as pd
file = open('C:/Users/Andre/Desktop/Python/introduction-datascience-python-book-master/files/ch03/adult.data', 'r')
def chr_int(a):
if a.isdigit(): return int(a)
浏览 0提问于2020-05-07得票数 1
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