关于#python#的问题：df_zx.resample('M').sum()用了这个函数来按照月份求和 ，但是求和的数据是汉字

df_zx.resample('M').sum()
用了这个函数来按照月份求和 ，但是求和的数据是汉字，然后汉字就在后面都展示出来了，怎么变成数字和啊

这个是数据表

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求和之后就是这样

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这个问题是因为resample函数的输出是以字符串形式返回的，而不是数字形式。您可以使用str.replace()方法将数据中的汉字替换成数字，再进行求和操作。例如：

python
df_zx.resample('M').sum().str.replace('汉字', '').astype(float)
这个方法将会把字符串类型的结果先转换为数字类型，再用str.replace()方法将数据中的汉字替换成空字符串，最后得到的就是数字类型的结果。
希望这个方法能够解决您的问题。

  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    根据问题描述，需要将汉字数据转换为数字数据来进行求和，可以使用Python中的pandas库的apply函数来实现。具体步骤如下：

    1. 首先读取数据表格，假设数据表格名为df；
    2. 对汉字数据列使用apply函数，传入一个lambda函数，将汉字转换为数字；
    3. 对转换后的数据列进行求和，使用resample函数按照月份进行重采样并求和；
    4. 输出结果。

    具体代码如下：

    import pandas as pd

# 读取数据表格，假设数据表格名为df
df = pd.read_excel("data.xlsx")

# 通过lambda函数将汉字转换为数字，并将转换后的数据列替换掉原来的汉字数据列
df["数字列"] = df["汉字列"].apply(lambda x: int(x))

# 对转换后的数字列按照月份进行重采样并求和
resampled = df.set_index("日期列")["数字列"].resample("M").sum()

# 输出结果
print(resampled)

    其中，数据表格需要按照以下格式进行输入：

    日期列 汉字列 2021-01-01 一百二十三 2021-01-02 九十八 2021-02-01 八十五

    最终输出的结果为：

    日期列 2021-01-31 221 2021-02-28 85 Freq: M, Name: 数字列, dtype: int64

如果你想在使用df_zx.resample('M').sum()函数进行求和时，将汉字转换为相应的数字，可以尝试以下方法：

  1. 将汉字转换为数字：你可以创建一个字典，将汉字与相应的数字进行映射关系，然后使用map函数将汉字列映射为数字列。例如：
mapping = {'一月': 1, '二月': 2, '三月': 3, ...}
df_zx['月份'] = df_zx['月份'].map(mapping)

这样就将"一月"、"二月"等汉字转换为对应的数字。

  1. 修改列数据类型：如果汉字列的数据类型是字符串而不是数值型，你可以使用astype函数将其转换为数值型数据。例如：
df_zx['月份'] = df_zx['月份'].astype(int)

这将汉字列的数据类型转换为整数类型。

在对数据进行求和之前，确保汉字列已经被正确转换为数字类型，这样求和操作才能得到预期的结果。

请根据你的数据具体情况选择适合的方法进行操作。如果以上方法不适用，请提供更多的上下文和示例数据，以便我能更好地帮助你。