使用pandas写出符合下列要求的代码：筛选人员“付 * 君”的数据，在此基础上计算“付 * 君”发快递时间与“2019/12/18”的时间差，选取时间差绝对值小于等于7的部分，进而追踪对应的收货人。

假设数据存储在名为`data`的DataFrame中，可以按照以下方式编写代码：

import pandas as pd

# 筛选出人员为'付*君'的数据
df = data[data['发货客户名称'] == '付*君'].copy()

# 将'发货时间'列转换为时间戳
df['发货时间'] = pd.to_datetime(df['发货时间'])

# 计算'发货时间'与'2019/12/18'的时间差
df['时间差'] = (df['发货时间'] - pd.to_datetime('2019-12-18')).dt.days.abs()

# 筛选时间差绝对值小于等于7的部分
df = df[df['时间差'] <= 7]

# 根据'发货单号'列进行去重
df = df.drop_duplicates(subset='发货单号')

# 获取对应的收货人
result = df['收货客户名称'].tolist()

首先筛选出人员为'付*君'的数据，然后将'发货时间'列转换为时间戳并计算与'2019/12/18'的时间差。接着筛选时间差绝对值小于等于7的部分，并根据'发货单号'列进行去重。最后获取对应的收货人并存储在`result`变量中。

相关问题

用python写出下列文字的代码，找出转债.xlsx文件中同时符合下面要求的转债条目：1）现价不超过120；2）溢价率不超过10%。

以下是用Python实现的代码：

import pandas as pd

# 读取转债数据
df = pd.read_excel('转债.xlsx')

# 筛选符合条件的转债
filtered = df[(df['现价'] <= 120) & (df['溢价率'] <= 0.1)]

# 输出结果
print(filtered)

解释：

1. 首先，我们使用 Pandas 库读取名为“转债.xlsx”的 Excel 文件，并将其存储在一个名为 df 的 DataFrame 中。
2. 接着，我们使用 Pandas 的筛选功能，筛选出现价不超过 120 元且溢价率不超过 10% 的转债，将结果存储在名为 filtered 的 DataFrame 中。
3. 最后，我们使用 Python 的 print 函数输出符合条件的转债信息。

需要注意的是，代码中的“转债.xlsx”文件路径应该根据实际情况进行修改。

有如下JSON格式数据保存在employee.json文件中，为employee.json创建dataframe，并写出Python语句完成下列操作：（1）筛选出age>30的记录（2）查询年龄age的平均值

首先，我们需要使用pandas库来处理JSON数据并将其转换为DataFrame。假设employee.json文件内容类似：

[
    {"name": "张三", "age": 25},
    {"name": "李四", "age": 32},
    {"name": "王五", "age": 40},
    {"name": "赵六", "age": 35}
]

以下是将JSON数据读取到DataFrame中并进行筛选和计算平均年龄的Python代码：

import pandas as pd

# 从文件中读取JSON数据
with open('employee.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 将JSON数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# （1）筛选出age>30的记录
filtered_df = df[df['age'] > 30]

# （2）查询年龄age的平均值
average_age = filtered_df['age'].mean()

print("筛选后的记录:")
print(filtered_df)
print("\n平均年龄:")
print(average_age)