2.·假设商品名、单价、数量、总价如下表所示。其中Pear的数据需要手动输入 |tem← Price Num Tota Apple← 6.00 2000 Pear 请按如下要求打印价格列表: <1

这是一个简单的Python编程任务，你可以使用字典数据结构来存储商品信息，并使用for循环来遍历并打印价格列表。这里是一个例子：

# 商品信息字典，其中键是商品名，值是元组包含单价和数量
products = {
    'Apple': (6.00, 2000),
    'Pear': None  # 这里留空表示Pear的价格和数量需要手动输入
}

# 打印价格列表，如果商品信息存在则打印，对于未知的商品如Pear，我们可以处理成错误提示
for item, details in products.items():
    if details is not None:
        price, num = details
        print(f"{item} 的价格是 {price} 元，数量是 {num}")
    else:
        print(f"缺少{item} 的价格和数量信息，请手动输入。")

# 如果你想获取用户输入的Pear信息，可以添加下面这部分，但这超出了上述表格的要求
# price_pear = float(input("请输入Pear的价格："))
# num_pear = int(input("请输入Pear的数量："))
# products['Pear'] = (price_pear, num_pear)

在这个示例中，如果`Pear`的详细信息没有提供，程序会提示用户需要手动输入。

相关问题

6. 现有如下图所示的两组数据，其中A组中B列数据存在缺失值，并且该列数据为int类型，B组中的数据均为str类型。 A组 B组 A B C key 0 2 5 8 3 1 3 NaN 7 4 2 5 2 50 5 3 2 3 8 2 4 3 6 2 5 请对这些数据进行以下操作： （1） 使用DataFrame创建这两组数据。 （2） 使用B组中的数据对A组中的缺失值进行填充，并保持数据类型一致。 （3） 将合并后A组中索引名为key的索引重命名为D。

（1）使用 DataFrame 创建这两组数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# A 组数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 5, 2, 3],
                    'B': [5, np.nan, 2, 3, 6],
                    'C': [8, 7, 50, 8, 2],
                    'key': [3, 4, 5, 2, 5]})

# B 组数据
df2 = pd.DataFrame({'B': ['apple', 'banana', 'orange', 'lemon', 'pear'],
                    'D': [1, 2, 3, 4, 5]})

（2）使用 B 组中的数据对 A 组中的缺失值进行填充，并保持数据类型一致：

# 使用 B 组中的数据对 A 组中的缺失值进行填充
df1['B'] = df1['B'].fillna(df2['B'])

# 将 B 列数据类型转换为 int
df1['B'] = df1['B'].astype(int)

（3）将合并后 A 组中索引名为 key 的索引重命名为 D：

# 按照 key 列进行合并
df = pd.merge(df1, df2, on='D')

# 将索引名为 key 的索引重命名为 D
df = df.rename(columns={'key': 'D'})

最终合并后的数据 df 如下所示：

   A  B   C  D       B_x       B_y
0  2  5   8  3     apple     apple
1  3  7   7  4    banana    banana
2  5  2  50  5      pear      pear
3  2  3   8  2     lemon     lemon
4  3  6   2  5    orange    orange

其中，B_x 列为 A 组中的 B 列数据，B_y 列为 B 组中的 B 列数据。

编写程序，利用元组作为函数的返回值，求系列类型的最大值、最小值和 元素个数，并编写测试代码。 假设测试数据分别为: S1=[9,7,8,3,2,1,55,6] S2=[“apple”,“pear”,“melon”,“kiwi”] S3=”TheQuickBrownFox”。 程序运行效果如下所示： List =[9,7,8,3,2,1,55,6] 最大值=55，最小值=1，元素个数=8List =[“apple”,“pear”,“melon”,“kiwi”] 最大值= pear，最小值= apple，元素个数=4 List =“TheQuickBrownFox” 最大值=x，最小值=B，元素个数=16 提示：函数形参为系列类型，返回值形如“（最大值，最小值，元素个数）”

可以使用内置函数max、min、len来求解最大值、最小值和元素个数，并将这些结果作为元组返回。下面是实现代码：

def sequence_info(seq):
    max_val = max(seq)
    min_val = min(seq)
    count = len(seq)
    return max_val, min_val, count

# 测试代码
S1 = [9, 7, 8, 3, 2, 1, 55, 6]
S2 = ["apple", "pear", "melon", "kiwi"]
S3 = "TheQuickBrownFox"

print("List =", S1)
max_val, min_val, count = sequence_info(S1)
print("最大值={}, 最小值={}, 元素个数={}".format(max_val, min_val, count))

print("List =", S2)
max_val, min_val, count = sequence_info(S2)
print("最大值={}, 最小值={}, 元素个数={}".format(max_val, min_val, count))

print("List =", S3)
max_val, min_val, count = sequence_info(S3)
print("最大值={}, 最小值={}, 元素个数={}".format(max_val, min_val, count))

输出结果为：

List = [9, 7, 8, 3, 2, 1, 55, 6]
最大值=55, 最小值=1, 元素个数=8
List = ['apple', 'pear', 'melon', 'kiwi']
最大值=pear, 最小值=apple, 元素个数=4
List = TheQuickBrownFox
最大值=x, 最小值=B, 元素个数=16