如何使用 Pandas 合并多个店铺的业务员业绩?
同个业务员多店铺业绩统计:用 pandas 合并姓名列
问题:需要统计同个业务员在不同店铺的业绩,表格如下:
业务员 | 店铺 | 销售额 |
---|---|---|
张三 | 店铺 1 | 100 |
张三 | 店铺 2 | 200 |
李四 | 店铺 3 | 300 |
李四 | 店铺 4 | 400 |
目标是将同个业务员的销售额合并到同一列中,得到:
业务员 | 总销售额 |
---|---|
张三 | 300 |
李四 | 700 |
答案:
可以使用 pandas 的 groupby 函数来实现这一目的。以下是代码:
import pandas as pddf = pd.dataframe({ "业务员": ["张三", "张三", "李四", "李四"], "店铺": ["店铺 1", "店铺 2", "店铺 3", "店铺 4"], "销售额": [100, 200, 300, 400]})# 对业务员进行分组,再对销售额求和result = df.groupby("业务员")["销售额"].sum()# 输出结果print(result)
运行代码将输出:
业务员张三 300李四 700Name: 销售额, dtype: int64
这样就实现了将同个业务员的销售额合并到同一列中。
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