pandas.Index.is_#

final Index.is_(other)[源代码]#

更灵活、更快的 is 检查，但它会通过视图工作。

注意：这与 Index.identical() 不同，后者会检查元数据是否也相同。

Parameters:

otherobject: 要与之比较的其他对象。

Returns:

bool: 如果两者具有相同的底层数据，则为 True，否则为 False。

参见

Index.identical: 其工作方式类似于 Index.is_，但也会检查元数据。

Examples

>>> idx1 = pd.Index(['1', '2', '3'])
>>> idx1.is_(idx1.view())
True

>>> idx1.is_(idx1.copy())
False

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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