Jupyter notebook生成一个超市换购代码

Jupyter Notebook主要是用于数据科学和机器学习的交互式文档，它并不直接支持模拟“超市换购”活动的代码。但在实际场景中，你可以编写脚本来处理一些与促销相关的数据处理任务，如数据分析、优惠规则检查等。下面是一个简单的例子，假设有一个包含商品价格和折扣信息的数据集：

import pandas as pd

# 假设有个DataFrame存储了商品信息
data = {
    'product_name': ['item1', 'item2', 'item3'],
    'original_price': [100, 200, 150],
    'discount_rate': [0.1, 0.2, None]  # 如果有折扣率，None表示无折扣
}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个函数来计算折扣后的价格
def apply_discount(price, discount_rate):
    if discount_rate is not None:
        return price * (1 - discount_rate)
    else:
        return price

# 应用折扣
df['discounted_price'] = df.apply(lambda row: apply_discount(row['original_price'], row['discount_rate']), axis=1)

# 打印结果
print(df)

在这个示例中，你模拟了一个简单的“换购”，即基于原价和折扣率计算出折后价。实际应用中，你可能需要连接数据库、API或者其他数据源来获取实时的超市商品信息。