Pandas元数据属性未传递给Groupby对象的组
Pandas是一个强大的数据分析和数据处理工具，而元数据属性是指数据中的附加信息。在Pandas中，当我们使用groupby()方法对数据进行分组时，可以选择传递一些元数据属性来进一步定义分组的方式。
元数据属性可以通过传递一个或多个列名来定义分组的规则。当我们将这些列名传递给groupby()方法时，Pandas会根据这些列的值对数据进行分组，并返回一个GroupBy对象。该对象可以用于执行聚合操作、计算统计指标、应用自定义函数等。
具体来说，如果未将元数据属性传递给groupby()方法的组，那么将使用默认的分组方式，即将所有的数据视为一个组。
下面是Pandas官方文档对GroupBy对象的介绍和示例：
以下是几个示例，以说明使用元数据属性传递给GroupBy对象的组的重要性和用途：
- 基于地理位置的销售数据分析
- 概念：通过将地理位置作为元数据属性，我们可以将销售数据按地区进行分组，以便进行地理位置的分析和比较。
- 优势：可以更好地了解销售情况在不同地区的差异，为决策提供支持。
- 应用场景：可以用于分析不同地区的销售额、销售量、市场份额等指标。
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- 用户行为数据分析
- 概念：通过将用户属性（如年龄、性别、兴趣等）作为元数据属性，我们可以将用户行为数据按不同的用户属性进行分组，以便进行用户行为的分析和个性化推荐。
- 优势：可以更好地理解用户的兴趣和行为习惯，为精准推荐和个性化服务提供支持。
- 应用场景：可以用于分析不同用户属性下的用户活跃度、偏好、购买行为等指标。
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- 订单数据分析
- 概念：通过将订单属性（如订单类型、订单状态等）作为元数据属性，我们可以将订单数据按不同的订单属性进行分组，以便进行订单管理和业务分析。
- 优势：可以更好地了解不同类型的订单占比、订单状态变化等信息，为订单管理和业务决策提供支持。
- 应用场景：可以用于分析不同订单类型下的订单数量、订单金额、订单完成率等指标。
- 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库分析（产品介绍链接）
通过传递元数据属性给GroupBy对象的组，我们可以根据不同的分组规则来进行更精细化的数据分析和业务处理。同时，腾讯云提供了一系列相关产品，以帮助用户进行云计算、数据分析和应用开发等工作。
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1回答
我有一个数据框，就像这样-
Name Id
7 Retail 1980
8 Retail 1980
9 Retail 1980
10 Retail 1980
11 Retail 1980
当我运行以下代码时
df.groupby('Name')
我希望
Name Id
1 Retail 1980
但是输出结果是
Name Id
7 Retail 1980
8 Retail 1980
9 Retail 1980
10 Retail 1980
11 Retail 1980
谁能
浏览 33提问于2018-12-12得票数 0
回答已采纳
拥有至少包含C1、C2、C3列的pandas数据框df，如何将所有唯一的C1、C2、C3值作为新的DataFrame获取？
换句话说，类似于：
SELECT C1,C2,C3
FROM T
GROUP BY C1,C2,C3
我试过了
print df.groupby(by=['C1','C2','C3'])
但是我得到了
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000000000769A9E8>
浏览 11提问于2018-01-07得票数 17
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当对Pandas操作的结果执行筛选时，它返回一个数据。但是如果我想要做更多的组计算，我必须再次调用groupby，这似乎有点接近。有没有一种更地道的方法来做到这一点？
编辑：
为了说明我说的是什么
我们无耻地从潘达斯的文档里偷了一个玩具数据，然后分组：
>>> dff = pd.DataFrame({'A': np.arange(8), 'B': list('aabbbbcc')})
>>> grouped = dff.groupby('B')
>>> type(grouped
浏览 7提问于2016-03-06得票数 13
所以，我偶然发现了一个有趣的条形图
我发现了，我正在尝试重新创建数据是如何按范围箱(我使用过pd.cut)和按国家分组的。
下面是我迄今为止尝试过的代码，但是我得到了错误，(错误的)行被注释掉了。
import pandas as pd
## csv file in zip http://ec.europa.eu/eurostat/cache/GISCO/geodatafiles/GEOSTAT-grid-POP-1K-2011-V2-0-1.zip
url="C:/Users/Simon/Downloads/GEOSTAT-grid-POP-1K-2011-V2-0-1/Ver
浏览 0提问于2018-06-25得票数 0
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1回答
熊猫群的混乱--难以驾驭的类型
、、、、
使用Pandas数据帧按特性分组，我希望按列c_b分组，并计算列c_a和列c_c的唯一计数。我的预期结果是，
预期结果，
c_b,c_a_unique_count,c_c_unique_count
python,2,2
c++,2,2
遇到关于unhashable type的奇怪错误，有人有什么想法吗？谢谢。
输入文件，
c_a,c_b,c_c,c_d
hello,python,numpy,0.0
hi,python,pandas,1.0
ho,c++,vector,0.0
ho,c++,std,1.0
go,c++,std,0.0
源代码
sample = pd.read_csv('
浏览 1提问于2016-08-27得票数 0
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全局groupby对象是从本地数据from创建的。
self.grouped = df.groupby('name')
我需要从这个groupby =>逆操作获取数据到df.groupby()
还有比这更好的办法吗？
print pd.concat([group[1] for group in self.grouped]).sort_index()
浏览 0提问于2014-07-17得票数 0
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2回答
我有一个数据，我把它划分为3个子数据。然后我将应用聚合函数。之后，我合并了这三个数据文件。
但是，当比较合并前和合并后的行数时，会显示出严重的损失，尽管我使用命令来填充空白以保留行计数。我认为聚合代码是对所有内容进行裁剪的。也许有一种更好的方法来编写代码的这一部分，它将修复它的其余部分。
In: df.info()
Out:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 505960 entries, 640051 to 204623
Data columns (total 4 columns):
id
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
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我正在使用python (3.7.4)和 (0.25.0)，并希望在一个系列中使用value_counts()。
在执行语句时，我得到了一个ValueError。
有什么建议来解决这个错误吗？
import pandas as pd
series = pd.Series([1, 2], index=pd.DatetimeIndex(['2019-09-22', '2019-09-24']))
series.groupby(pd.Grouper(freq='D')).value_counts()
堆栈跟踪：
Traceback (most rece
浏览 2提问于2019-09-22得票数 2
我已经创建了10天的每小时数据的时间戳，然后创建了2个随机值的随机列。
import pandas as pd
import numpy as np
timestamp = pd.date_range('01/01/2020 00:00','01/10/2020 23:00', freq = '1H')
arr1 = np.random.randint(100,200,(len(timestamp)))
arr2 = np.random.randint(100,200,(len(timestamp)))
创建了这两个dataframe的array
浏览 3提问于2021-10-13得票数 1
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1回答
df_act = pd.DataFrame({'A': {0: 'CHEMBL264', 1: 'CHEMBL4124', 2: 'CHEMBL264', 3: 'CHEMBL233', 4: 'CHEMBL233', 5: 'CHEMBL237', 6: 'CHEMBL236', 7: 'CHEMBL312', 8: 'CHEMBL3820', 9: 'CHEMBL3820'}, 'B': {0: 8.
浏览 4提问于2017-12-11得票数 1
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我正在阅读使用python进行图书数据分析的pandas中的groupby函数。在这里作者如下所述。
In [13]: df = DataFrame({'key1' : ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
....: 'key2' : ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
....: 'data1' : np.random.randn(
浏览 1提问于2017-06-08得票数 1
2回答
我有一个大约有300,000行的.csv文件。我将其设置为按特定列分组，每个组大约有140个成员(总共2138个组)。
我正在尝试生成一个组名称的数值数组。到目前为止，我已经使用了for循环来生成名称，但需要一段时间才能处理所有内容。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
grouped = df.groupby('col1')
group_names = []
for name,group in grouped: group_names.append(name)
浏览 3提问于2018-06-14得票数 6
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2回答
是否可以遍历dask GroupBy对象来访问底层数据帧？我试过了：
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
pdf = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5], 'B':['1','1','a','a','a']})
ddf = dd.from_pandas(pdf, npartitions = 3)
groups = ddf.groupby('B')
for name, df in gro
浏览 21提问于2016-09-28得票数 10
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18回答
我想打印Pandas分组的结果。
我有一个数据框架：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': range(6)})
print(df)
A B
0 one 0
1 one 1
2 two 2
3 three 3
4 three 4
5 one 5
在按'
浏览 7提问于2014-03-27得票数 181
1回答
我有这个问题是在阅读了之后的一个扩展。
我得到了答案，自己尝试了一些实验，例如：
import pandas as pd
from cStringIO import StringIO
s = '''c1 c2 c3
1 2 3
4 5 6'''
df = pd.read_csv(StringIO(s), sep=' ')
print df
def f2(df):
print df.iloc[:]
print "--------"
return df.iloc[:]
df2 = df.grou
浏览 1提问于2015-11-05得票数 2
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我有一个数据帧，其中包含数百名参与者的X位置数据，以及三个分组变量(每个参与者的X数据长度为1000个点)。数据帧预览： X Z participantNum obsScenario startPos targetPos
16000 -16.0 -5.0 6950203 2 2 3
16001 -16.0 -5.0 6950203 2 2 3
16002 -16.0 -5.0 6950203
浏览 15提问于2021-02-05得票数 2
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如果我将csv文件读入熊猫的dataframe中，然后使用groupby (pd.groupby(column1，.))，为什么不能在新的分组对象上调用to_excel属性。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("some file.csv")
data2 = data.groupby(['column1', 'column2'])
data2.to_excel("some file.xlsx") #spits out an error about series lacking the a
浏览 5提问于2015-12-29得票数 2
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考虑一下这种情况：
在dplyr中：
df = df%>% group_by(a,b) %>%
表示数据帧首先按列a分组，然后按b分组。
在我的例子中，我尝试先按group_name列、然后按user_name、再按type_of_work对数据进行分组。有三列以上(这就是我感到困惑的原因)，但我需要根据这三个标题以相同的顺序对数据进行分组。在这个阶段之后，我已经有了一个处理列的算法。我只需要一个算法来创建一个根据这三列分组的数据帧。
在我的例子中，像dplyr函数一样保留序列是很重要的。
我们在pandas data-frame中有类似的东西吗？
浏览 0提问于2017-06-19得票数 1
Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：
data.groupby(data['date'])
但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子中并非如此。
如何实现此分组？
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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1回答
如果我在pandas中使用了groupby函数(在LOC上)，并进行了重采样，例如，我可以获得某个地点的日平均压力和流量值。有没有办法访问groupby列中的值，LOC，按索引或其他方法，以便我可以将其用作绘图的标题。换句话说，我可以访问“venue1”吗？我不得不使用groupby来获取重采样数据帧中的venue列，因为重采样似乎不会带来任何非数字字段 date flow (l/s) pressure(m) count year day
LOC
浏览 10提问于2020-06-27得票数 0
让我们考虑下面的CSV文件test.csv
"x","y","A","B"
8000000000,"0,1","0.113948,0.113689",0.114042
8000000000,"0,1","0.114063,0.113823",0.114175
8000000000,"0,1","0.114405,0.114366",0.114524
8000000000,"0,1,2,3","0.167543,0
浏览 2提问于2020-10-01得票数 5
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6回答
将熊猫的数据从行修改到列
、、、、
我想重塑我的数据。乍一看，这听起来像是转位，但事实并非如此。我试过熔炼、叠/解堆、连接等。
用例
我希望每个唯一的个体只有一行，并将所有的作业历史记录放在列中。对于客户端，跨行读取信息比读取列更容易。
以下是数据：
import pandas as pd
import numpy as np
data1 = {'Name': ["Joe", "Joe", "Joe","Jane","Jane"],
'Job': ["Analyst","Man
浏览 8提问于2016-07-31得票数 9
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6回答
我不知道Pandas .aggregate函数和.apply函数之间的区别。
以下面的例子为例:我加载了一个数据集，执行了一个groupby，定义了一个简单的函数，或者用户.agg或者.apply。
正如您可能看到的，在使用.agg和.apply之后，函数中的using语句将产生相同的输出。结果，另一方面，是不同的。为什么会这样呢？
import pandas
import pandas as pd
iris = pd.read_csv('iris.csv')
by_species = iris.groupby('Species')
def f(x):
浏览 0提问于2014-02-17得票数 63
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2回答
阅读最后N行S3拼花表
、、、
如果我将讨论过的应用到S3 buck中读取S3 buck中的拼花文件，特别是：
import pyarrow.parquet as pq
import s3fs
s3 = s3fs.S3FileSystem()
pandas_dataframe = pq.ParquetDataset('s3://your-bucket/', filesystem=s3).read_pandas().to_pandas()
当表随着时间的推移越来越大时，我需要定期进行检索，我只想将最后的N行读入数据帧。这个是可能的吗？
浏览 0提问于2021-06-20得票数 4
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1回答
熊猫群按性能/组合2个功能
、、、、
我正在学习python，并试图了解数据查询的最佳实践。下面是一些要测试的虚拟数据(客户销售)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name':['tom', 'bob', 'bob', 'jack', 'jack', 'jack'],'Amount':[3, 2, 5, 1, 10, 100], 'Date':["01.02.2022", "02.02.2022",
浏览 1提问于2022-03-04得票数 1
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2回答
检查是否为空
、、、
我有一个usecase，其中我正在对作为参数提供的row_key进行过滤。
我知道要检查empty的标准DataFrame属性，但是无法为DataFrameGroupBy找到类似的属性。
下面是演示usecase的代码片段，提供的数据是虚拟的-
import pandas as pd
from io import StringIO
df = pd.read_csv(StringIO("""
Name,Value,row_key,row_label
XYZ,100,abc,"Label - 2"
ASD,100,abc,"Label - 2
浏览 1提问于2021-02-16得票数 2
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我正在对每个国家的人口统计数据进行DataFrame分组。我发现我想要获取每个组的大小有问题，.size或np.size()返回组第一列的总和，而不是行数。
我使用的是Python 3.7和Pandas 0.23.4
df.groupby('foo').apply(lambda grp: grp.size)
这将返回一个大得多的数字。
Countries.groupby('foo').apply(lambda grp: grp['some colum'].size)
这将给出正确的计数
有人知道为什么.size在每种情况下的工作方式不同吗？谢谢!
浏览 4提问于2019-01-18得票数 1
2回答
星星之火上熊猫API组
、、、、
我下面有一只熊猫，
data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1
浏览 5提问于2022-11-11得票数 0
回答已采纳
2回答
使用pandas v1.1.0。
pandas文档中有一个很好的例子，介绍了如何使用numba来加速rolling.apply()操作
import pandas as pd
import numpy as np
def mad(x):
return np.fabs(x - x.mean()).mean()
df = pd.DataFrame({"A": np.random.randn(100_000)},
index=pd.date_range('1/1/2000', periods=100_000, freq=
浏览 5提问于2020-08-05得票数 4
我似乎无法打印以下行：summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size()
不会得到错误：
File "C:\Users\rspatel\untitled0.py", line 76, in <module>
print(summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size())
File "C:\Users\rspatel\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\serie
浏览 0提问于2021-09-20得票数 2
1回答
从groupby数据框创建数据框
、、、、
我有一个包含股票数据的，我想对它进行迭代，为每个报价器创建一个df (例如，PETR4.SA)。我已经用groupby和.get_group手动完成了，但我不知道如何使用for或def。现在的代码是：
import pandas as pd
import yfinance as yf
import pandas_datareader.data as pdr
yf.pdr_override()
tickers = ['PETR4.SA', 'FLRY3.SA', 'ODPV3.SA', 'CREM3.SA', 'BPHA3
浏览 1提问于2020-04-22得票数 0
我们可以检查pandas.core.groupby.SeriesGroupBy对象中的数据吗？
浏览 0提问于2016-11-16得票数 11
我有这样一个数据框架：
import pandas as pd
data = [['bob', 1], ['james', 4], ['joe', 4], ['joe', 1], ['bob', 3], ['wendy', 5], ['joe', 7]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'score'])
print(df)
看上去像：
name score
0 bob 1
浏览 0提问于2020-08-19得票数 1
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2回答
我有30年的每日数据。我想要计算平均每天超过30年。例如，我有这样的数据
1/1/2036 0
1/2/2036 73.61180115
1/3/2036 73.77733612
1/4/2036 73.61183929
1/5/2036 73.75443268
1/6/2036 73.58483887
.........
12/22/2065 73.90600586
12/23/2065 74.38092804
12/24/2065 77.76309967
我想计算一下：
1/1/yyyy ?
1/2/yyyy ?
1/3/yyy
浏览 0提问于2016-07-12得票数 2
我正在尝试根据分组对DataFrame的行进行子采样。下面是一个例子。假设我定义了以下数据：
from pandas import *
df = DataFrame({'group1' : ["a","b","a","a","b","c","c","c","c",
"c","a","a","a","b"
浏览 1提问于2011-09-28得票数 11
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1回答
我在用Bokeh绘制Pandas分组数据时遇到了麻烦。
company_id company_score date_submitted company_region
AA .07 1/1/2017 NW
AB .08 1/2/2017 NE
CD .0003 1/18/2017 NW
我成功地将数据按company_id分组，并使用10天/输入计算了company_score的简单移动平
浏览 0提问于2018-04-04得票数 6
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4回答
是否可以从pandas中的groupby对象中删除组(按组名)？即在执行groupby后，根据结果组的名称删除结果组。
浏览 3提问于2013-06-04得票数 21
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2回答
简单地说这篇文章：，我有两个Pandas数据，它们的形状是相同的，我想要找到每一对元素的调和平均值--一个来自同一位置的每个数据。在该职位上提出的解决办法是使用一个小组，但现在已不建议这样做。
如果我这么做：
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats.mstats import hmean
df1 = pd.DataFrame(dict(x=np.random.randint(5, 10, 5), y=np.random.randint(1, 6, 5)))
df2 = pd.DataFrame(dict(x=np.ran
浏览 6提问于2020-12-01得票数 2
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下面的代码显示了我想要的数据，但没有很好地对齐。如何使用数据网格或格式表对齐数据？
$response = Invoke-RestMethod @params
foreach ( $row in $response )
{
Write-host "id=$($row.uuid) uuid=$($row.uuid) Subject=$($row.subject) "
}
示例输出现在：
id=new-template_1 uuid=new-template_1 Subject=Welcome!
id=new-template_3 uuid=new-template_3
浏览 2提问于2021-10-08得票数 0
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我想要创建单独的数据帧，其中两个连续行之间的差值并不完全是60。
从示例数据中，应该有两个数据(每行3行)。
from StringIO import StringIO
myst="""905034, 'A', 'some value'
905094, 'B', 'some other value'
905154, 'C', 'some value other'
43, 'x', 'some'
103, 'y', 'v
浏览 0提问于2015-03-07得票数 0
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image.png
这个地方没传值，导致
image.png
中的getPosition报错，之前没有这个问题，突然之间就出现了，，
有了解的专家讲解一下么
浏览 219提问于2021-01-12
我正在处理表示向量(幅度和方向)的时序数据。我想要我的数据，并使用describe函数作为how参数。
但是，describe方法使用标准平均值，我想使用一个特殊的函数来平均方向。因此，我在pandas.Series.describe()实现的基础上实现了我自己的describe方法
def directionAverage(x):
result = np.arctan2(np.mean(np.sin(x)), np.mean(np.cos(x)))
if result < 0:
result += 2*np.pi
return result
d
浏览 1提问于2013-02-13得票数 5
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我尝试使用pandas grouby数据集绘制具有不同属性(颜色、线型等)的多行。我的代码绘制了多个源代码的所有蓝线。如何在每个组中应用线路属性？
我的代码是bleow。
from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
xls_file = pd.ExcelFile(r'E:\SAT_DATA.xlsx')
glider_data = xls_file.parse('Yosup (4)', parse_dates=[0])
each
浏览 0提问于2015-07-07得票数 0
我需要按日期对Pandas数据帧进行分组，然后取给定值的加权平均值。下面是当前是如何使用边距值作为示例的(在有NaN值之前，它可以很好地工作)：
df = orders.copy()
# Create new columns as required
df['margin_WA'] = df['net_margin'].astype(float) # original data as str or Decimal
def group_wa():
return lambda num: np.average(num, weights=df.lo
浏览 0提问于2017-03-27得票数 1
1回答
在嵌套时间循环中更新熊猫索引和行
、、、、
在使用row生成器的for循环中，我面临迭代更新pd.iterrows()和index的挑战。在下面的示例中，我的目标是从索引0获得每个连续字母与第一个字母(A)之间的距离：
import pandas as pd
import string
data = {'letter':['A', 'C', 'D', 'X', 'X', 'Z', 'A', 'E', 'Z', 'Y', 'D', 'B&
浏览 4提问于2021-10-07得票数 1
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我需要调整一个现有函数，该函数实质上执行一个Series.str.contains并返回结果的Series，以便能够将SeriesGroupBy作为输入处理。
根据熊猫错误信息的建议
无法访问“SeriesGroupBy”对象的属性“str”，请尝试使用“应用”方法
我尝试在apply()对象上使用SeriesGroupBy，这在某种程度上是工作的，但会导致Series对象。现在，我想对这个Series应用与以前相同的分组。
原始函数
def contains(series, expression):
return series.str.contains(expression)
浏览 1提问于2019-08-26得票数 1
回答已采纳
在使用df.groupby(df.index.month)之后，我想预览我的DataFrame，不幸的是，.head移除组格式，df['col'][:3]返回以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
NotImplementedError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-154-6783abceafb8> in <module>
浏览 4提问于2014-06-13得票数 1
回答已采纳
我正在对一个数据帧进行一些分析，其中一列是一个值为0或1的整数(类似于布尔值，但为整数形式)。它看起来像这样：
Nat. | Result
-------|-------
CA | 1
USA | 0
GB | 1
USA | 1
CA | 0
GB | 1
我根据国籍列对数据进行了分组，其中一个值(上面示例中的GB)产生了-by chance-一个所有成员都只有1的组。这就产生了一个问题，因为我调用了一个包含group_obj.get_group(0)的函数，这会导致运行时错误"KeyError: 0“
我的问题是:我想创建
浏览 0提问于2016-02-18得票数 5
2回答
熊猫在一群人身上绕圈
、、、、
我有一个数据集，其中有一个类别字段，“城市”和2个指标，年龄和体重。我想用一个循环为每个城市绘制一个散点图。但是，我很难将我需要的组和循环合并到一个语句中。如果我只使用一个for循环，我就会得到每个记录的图表，如果我按每个记录分组，我就会得到正确的图表数，但是没有值。
下面是我的代码，它只使用注释掉的for循环和我的组：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
d = { 'City': pd.Series(['London','New York&#
浏览 1提问于2014-02-15得票数 3
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我现在正在尝试用networkx从一个熊猫数据帧中创建一个有向图，到目前为止我可以使用： nx.from_pandas_edgelist(df, 'Activity', 'Activity followed', create_using=nx.DiGraph()) 它显示了Activity --> Activity中的所有节点和边。 在我的数据框中，有时会有相同的活动，然后是相同的活动，我想以权重的形式计算这个数字，到目前为止，示例是我的数据框： Index Activity Activityfollowed
0 Lunch Dinner
浏览 12提问于2019-06-05得票数 3
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