省份简称匹配并分组统计

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
conn = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/related_data?charset=utf8mb4')sql = 'SELECT * FROM production_permited'
df = pd.read_sql(sql=sql, con=conn)
provinces = {'京': '北京市','津': '天津市','冀': '河北省','晋': '山西省','内': '内蒙古自治区','辽': '辽宁省','吉': '吉林省','黑': '黑龙江省','沪': '上海市','苏': '江苏省','浙': '浙江省','皖': '安徽省','闽': '福建省','赣': '江西省','鲁': '山东省','豫': '河南省','鄂': '湖北省','湘': '湖南省','粤': '广东省','桂': '广西壮族自治区','琼': '海南省','川': '四川省','蜀': '四川省','贵': '贵州省','黔': '贵州省','云': '云南省','滇': '云南省','渝': '重庆市','藏': '西藏自治区','陕': '陕西省','秦': '陕西省','甘': '甘肃省','陇': '甘肃省','青': '青海省','宁': '宁夏回族自治区','新': '新疆维吾尔自治区','港': '香港特别行政区','澳': '澳门特别行政区'
}def match(x):try:return provinces[x[0:1]]except :return False# match函数通过省份简称匹配provinces,匹配结果增加到DataFrame新字段province
df['province'] = df['register_id'].apply(match)
result = df['province'].groupby(by=df['province']).count()
print(result)

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