print('='*20,'第一食堂的消费记录数量','='*20,'\n', canteen1)用f-string来优化代码
时间: 2024-01-15 13:02:47 浏览: 31
可以这样写:
```
print(f'{"="*20}第一食堂的消费记录数量{"="*20}\n{canteen1}')
```
使用 f-string 可以将变量直接嵌入字符串中,代码更加简洁易读。其中,`{}` 中的内容会被解析成变量,可以在 `{}` 中进行任意的 Python 表达式计算。
相关问题
canteen1 = data['消费地点'].str.count('第一食堂')优化代码
可以使用 Pandas 的 `value_counts()` 函数来统计每个消费地点出现的次数,然后获取第一食堂出现的次数即可,不需要使用 `str.count()` 函数。
下面是优化代码的示例:
```python
canteen1 = data['消费地点'].value_counts()['第一食堂']
```
这里先使用 `value_counts()` 统计每个消费地点出现的次数,返回一个 Pandas Series 对象。然后对这个对象进行索引,获取第一食堂出现的次数。
canteen1 = data['消费地点'].value_counts()['第一食堂']优化代码
可以使用pandas的groupby方法来实现:
```
canteen1 = data.groupby('消费地点').size().loc['第一食堂']
```
groupby函数按照"消费地点"列进行分组,并使用size方法计算每个分组的大小,最后使用loc方法找到"第一食堂"的大小。这种方法比使用value_counts方法更加通用,可以用于任何列的分组计数。
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