使用python分组聚合execl

数据解释：sex>性别，smoker>是否抽烟，day>天，time>时间，size>就餐人数，total_size>餐费，tip>小费

1.加载包

import numpy as np
import pandas as pd

2.加载数据

df = pd.read_excel('/mnt/workspace/canting.xlsx')
df.head(5)

3.将餐费和小费加起来，并单独创建一列

df['total_sum'] = df['total_size'] + df['tip']
df.head(5)

4.查看数据的特征

df.describe(include='all')

5.统计不同时间，不同人数的订单数

df['time'].value_counts()

df['time'].value_counts(normalize=True)# 占比

df['size'].value_counts()

df['size'].value_counts().sort_index()# 按照索引排序

df['size'].value_counts(normalize=True).sort_index()

6.# 求不同日期消费金额数

df.groupby('day')[['size', 'total_sum']].agg(np.sum)