创建一个包含菜单信息的 DataFrame，包括 "菜品名称" 和 "价格" 列。 将所有菜品的价格上调 10%。 显示修改后的菜单信息。

你可以使用pandas库创建一个DataFrame来存储菜单信息，然后使用简单的数学运算来提高菜品价格。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建原始菜单 DataFrame
menu_df = pd.DataFrame({
    '菜品名称': ['牛肉炒饭', '宫保鸡丁', '鱼香茄子', '糖醋排骨'],
    '价格': [28.00, 32.00, 25.00, 38.00]
})

# 上调价格的函数
def increase_price(df, rate):
    df['价格'] = df['价格'] * (1 + rate / 100)
    return df

# 上调10%
price_increase_rate = 10
menu_df_after_increase = increase_price(menu_df, price_increase_rate)

# 显示修改后的菜单信息
print("修改后的菜单信息:")
print(menu_df_after_increase)

在这个代码里，我们先创建了一个包含菜品名称和价格的DataFrame。然后定义了一个`increase_price`函数，它接受一个DataFrame和调整百分比作为输入，计算并更新价格列。最后，我们将价格上调了10%，并打印出了修改后的菜单。

相关问题

创建一个包含10个列的dataframe

可以使用Python中的pandas库来创建一个包含10个列的dataframe，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7', 'col8', 'col9', 'col10'])

这个dataframe包含10个列，分别命名为col1到col10。

随机生成20位同学的数据 ，创建一个包含学生信息的 DataFrame，包括 "姓名"、"学号" 和 "考试成绩" 列。 根据学号或姓名找到需要删除的学生信息，并将其从 DataFrame 中删除。 显示删除后的 DataFrame。

首先，我们可以使用Python的pandas库来创建这个DataFrame并随机生成数据。这里是一个简单的示例：

import pandas as pd
import random
from string import ascii_letters

# 创建一个函数生成随机学生信息
def generate_student_data(n=20):
    names = [''.join(random.choices(ascii_letters, k=random.randint(2, 6))) for _ in range(n)]
    ids = [f"S{random.randint(1000, 9999)}" for _ in range(n)]
    scores = [random.randint(60, 100) for _ in range(n)]
    data = {'姓名': names, '学号': ids, '考试成绩': scores}
    return pd.DataFrame(data)

# 生成初始数据
students_df = generate_student_data()

# 删除特定学生信息（假设我们想要删除学号为"S4567"的学生）
to_remove_id = 'S4567'
students_df = students_df[students_df['学号'] != to_remove_id]

# 删除特定学生信息（如果想要通过姓名删除，例如姓名为"张三"）
# to_remove_name = '张三'
# students_df = students_df[~students_df['姓名'].str.contains(to_remove_name)]

# 显示删除后的DataFrame
print(students_df)

在这个例子中，我们首先创建了一个包含20位学生的DataFrame，然后设置了两个删除条件（学号或姓名），可以根据需求选择删除哪一个学生的信息。最后，打印出删除后的DataFrame。