【发布时间】:2021-08-31 08:55:12
【问题描述】:
我正在尝试制作一个表格,以便更好地对我的操作进行数据可视化。我已经检查了表格或漂亮表格,但是它们为静态表格提供了解决方案。我举个例子:
| Date | 05/02/2021 | 06/02/2021... |
|---|---|---|
| Glov (earnings) | 256 | 320 |
| XXX (earnings) | 258 | 220 |
启动器列表(glov、xxx...)因导入的文档而异。确实,将 groupby 与 pandas 一起使用可以使输出井井有条,但是我希望它是一个合适的表格。你建议我用什么?
下面是与数据计算相关的类:
def evaluate(self):
user_start = pd.to_datetime(input("Enter your start date (yyyy.mm.dd hour:min:second): "))
user_stop = pd.to_datetime(input("Enter your end date (yyyy.mm.dd hour:min:second): "))
# creates series of True or False selecting proper rows.
self.data['Date'] = pd.to_datetime(self.data['Date'], dayfirst=True)
self.mask = self.data['Date'].apply(self.in_range, args=(user_start, user_stop))
print('')
def evaluate_montant(self):
montant_init = self.data.loc[self.mask].groupby("Initiateur")["Montant (centimes)"].sum()
print(montant_init)
print('')
output example:
Initiateur
Glovoapp 380833
Avito 67800
Avito Mobile 64000
Careem Adyen 38400
Casaurba 312000
Showroomprive.ma 934740
Zara.ma 49900
谢谢
【问题讨论】:
标签: python pandas dataframe matplotlib charts