Python节假日商场对某品牌鞋进行打折处理

以下是Python代码，用于实现节假日商场对某品牌鞋进行打折处理：

# 定义商品价格
price = 200

# 定义节假日折扣
holiday_discount = 0.8

# 定义平日折扣
weekday_discount = 0.9

# 获取当前日期
import datetime
today = datetime.datetime.today()

# 判断是否为节假日
if today.month == 1 and today.day == 1:
    # 元旦节打八折
    price *= holiday_discount
elif today.month == 5 and today.day == 1:
    # 劳动节打八折
    price *= holiday_discount
elif today.month == 10 and today.day == 1:
    # 国庆节打八折
    price *= holiday_discount
else:
    # 平日打九折
    price *= weekday_discount

# 输出最终价格
print("最终价格为：", price)

在该代码中，我们首先定义了商品价格，然后定义了节假日和平日的折扣。接着，我们使用Python的datetime模块获取当前日期，并判断是否为元旦节、劳动节或国庆节。如果是节假日，则使用节假日折扣进行打折处理；否则使用平日折扣进行打折处理。最后，我们输出最终价格。

相关问题

Python节假日字典

Python节假日字典是一个用于查询和判断日期是否为节假日的工具。它提供了一个字典，其中包含了一些常见的节假日和对应的日期。你可以使用这个字典来判断某个日期是否为节假日，或者获取某个节假日对应的日期。

以下是一个示例的Python节假日字典：

holiday_dict = {
    "元旦": "1月1日",
    "春节": "正月初一",
    "清明节": "4月4日",
    "劳动节": "5月1日",
    "端午节": "农历五月初五",
    "中秋节": "农历八月十五",
    "国庆节": "10月1日"
}

你可以根据需要自定义或扩展这个字典，添加更多的节假日和对应的日期。

用Python对某列数据进行离散化处理

可以使用 pandas 库中的 cut() 方法对某列数据进行离散化处理。cut() 方法可以根据指定的分箱方式对数据进行离散化，返回一个 Series 对象，其中每个元素表示该行数据所属的区间。

以下是一个示例代码，假设需要对名为 "score" 的数据列进行离散化处理，分为 3 个区间：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照指定的分箱方式对数据进行离散化处理
bins = [0, 60, 80, 100]
labels = ['Low', 'Middle', 'High']
df['score_category'] = pd.cut(df['score'], bins=bins, labels=labels)

# 输出处理后的数据
print(df[['score', 'score_category']])

运行以上代码，将会输出包含原始数据和离散化处理后的数据的 DataFrame 对象。其中，score_category 列表示 score 列的离散化结果。