pandas.Series.items#

惰性地迭代 (index, value) 元组。

此方法返回一个可迭代的元组 (index, value)。如果您想创建一个惰性迭代器，这会很方便。

Returns:

可迭代对象: 包含来自 Series 的 (index, value) 对的可迭代对象。

参见

DataFrame.items: 迭代（列名，Series）对。
DataFrame.iterrows: 迭代DataFrame行作为（索引，Series）对。

Examples

>>> s = pd.Series(['A', 'B', 'C'])
>>> for index, value in s.items():
...     print(f"Index : {index}, Value : {value}")
Index : 0, Value : A
Index : 1, Value : B
Index : 2, Value : C

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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