考虑到Discount纯抽象的特性，设计成接口更适合设计规则，于是老张将Discount修改成下面的接口形式： public interface Discount { default String getInfo(double price) { double np=getPrice(price); PresentCampaign pc=selectPresentCapaign(price); return String.format("原价%.2f,打折后%.2f,给您使用%s包装,赠您一件精美饰品%s

实现该接口的具体类可以根据自己的逻辑实现`getPrice`和`selectPresentCapaign`方法，从而得到不同的折扣信息。例如，一个实现类可能实现了“满300元打八折，送精美礼品”的策略，而另一个实现类可能实现了“满500元打七折，送代金券”的策略。这样，使用Discount接口的客户端代码就可以方便地根据需要选择不同的折扣策略，并获得相应的折扣信息。

相关问题

设计优惠证抽象类Discount，包含家庭类型和享受优惠人数两个封装属性，为属性添加setter和getter方法；定义抽象方法返回优惠证可每次消费享受的折扣费用 public abstract double getDiscount(int peopleCount);其中peopleCount为单人享受的折扣减少折扣。

好的，下面是通过Java语言实现的Discount抽象类的代码：

public abstract class Discount {
    private String familyType;    // 家庭类型
    private int peopleCount;      // 享受优惠人数

    public String getFamilyType() {
        return familyType;
    }

    public void setFamilyType(String familyType) {
        this.familyType = familyType;
    }

    public int getPeopleCount() {
        return peopleCount;
    }

    public void setPeopleCount(int peopleCount) {
        this.peopleCount = peopleCount;
    }

    // 抽象方法，返回每次消费可享受的折扣费用
    public abstract double getDiscount(int peopleCount);
}

以上代码定义了Discount抽象类，并包括了家庭类型和享受优惠人数两个封装属性，还提供了setter和getter方法。同时，抽象类中还定义了抽象方法getDiscount，该方法返回每次消费可享受的折扣费用，其中peopleCount为单人享受的折扣减少折扣。具体的优惠证类可以继承此抽象类，并实现其中的抽象方法。

用pandas 获取 车型3 且 discount>0 的记录， 将记录条数存在变量 num

### 回答1：
可以通过以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选车型3且discount>0的记录
selected_data = data[(data['车型'] == '车型3') & (data['discount'] > 0)]

# 统计记录条数
num = len(selected_data)

# 输出记录条数
print(num)

其中，`data.csv` 是包含数据的 CSV 文件的文件名。如果需要，你需要将其替换为实际的文件名。

### 回答2：
可以使用pandas库中的DataFrame来实现该功能。首先，需要导入pandas库，然后读取含有车型和折扣信息的数据源，得到一个DataFrame对象。

可以使用如下代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据源
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择车型为3且折扣大于0的记录
selected_rows = df[(df['车型'] == 3) & (df['discount'] > 0)]

# 计算记录条数
num = len(selected_rows)

print(num)

上述代码中，先使用`df[(df['车型'] == 3) & (df['discount'] > 0)]`选择车型为3且折扣大于0的记录，并将结果保存在`selected_rows`中，然后通过`len(selected_rows)`计算记录条数，并将结果存储在`num`变量中。

需要注意的是，需要根据具体的数据源文件类型进行相应的数据读取和选择操作。

### 回答3：
使用pandas库可以很方便地获取符合条件的记录并计算记录的数量。要获取车型3且discount大于0的记录，可以按照以下步骤进行：
1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个DataFrame对象来存储车型数据：df = pd.DataFrame(车型数据)
3. 使用条件筛选来获取符合条件的记录：filtered_df = df[(df['车型'] == '车型3') & (df['discount'] > 0)]
4. 使用len()函数获取筛选后记录的数量：num = len(filtered_df)

通过以上步骤，就可以得到车型3且discount大于0的记录的数量，并将其存储在变量num中。