sci = ic_daoju[ic_daoju['道具类别']=='综合科技宝箱1'][['add_count_pay']].iloc[0,0] sci1 = ic_daoju[ic_daoju['道具类别']=='综合科技宝箱2'] sci1['道具数量'] = sci1['道具数量']+sci sci1['add_count_pay'] = sci1['add_count_pay']+sci sci1['add_count_notpay'] = sci1['add_count_notpay']-sci sci1['礼包道具钻石'] = sci1['道具数量']*10 sci1['add_count_pay_zuan'] = sci1['add_count_pay']*10 sci1['add_count_notpay_zuan'] = sci1['add_count_notpay']*10 sci1['道具类别'] = '综合科技宝箱'

根据你给出的代码，它看起来是在对一个数据框进行操作。首先，根据条件筛选出`道具类别`为`综合科技宝箱1`的行，并提取出`add_count_pay`列的值，赋给变量 `sci`。

接下来，根据条件筛选出`道具类别`为`综合科技宝箱2`的行，并对相应的列进行操作：

- `道具数量`列：将其值与 `sci` 相加。
- `add_count_pay`列：将其值与 `sci` 相加。
- `add_count_notpay`列：将其值减去 `sci`。
- `礼包道具钻石`列：将 `道具数量`列的值乘以 10。
- `add_count_pay_zuan`列：将 `add_count_pay`列的值乘以 10。
- `add_count_notpay_zuan`列：将 `add_count_notpay`列的值乘以 10。
- `道具类别`列：将其值改为 `'综合科技宝箱'`。

这段代码的目的是根据特定条件对数据进行修改和计算。

相关问题

behavir_2c = behavir_2b['道具ID'] ic_libao_idh = ic_libaoh1[ic_libaoh1['道具ID'].isin(behavir_2c)]['package_id'] bigR_user_pac = bigR_user[bigR_user['package_id'].isin(ic_libao_idh)][['package_id']] ic_libao_idh1 = pd.merge(bigR_user_pac,ic_libaoh1,how = 'left',on = 'package_id') ic_libao_idha = ic_libao_idh1[ic_libao_idh1['道具ID'].isin(behavir_2c)].groupby('道具ID').sum().sort_values(by='道具数量',ascending=False) ic_libao_idhb = ic_libao_idha[['道具数量','道具美元']].reset_index() behavir_libaoh = pd.merge(behavir_2b,ic_libao_idhb,how = 'left',on = '道具ID').fillna(0) behavir_libaoh = pd.merge(behavir_libaoh,behavir_add_pay,how = 'left',on = '道具ID').fillna(0) behavir_libaoh = pd.merge(behavir_libaoh,behavir_add_notpay,how = 'left',on = '道具ID').fillna(0) behavir_libaoh = pd.merge(behavir_libaoh,ic_daoju_gems,how = 'left',on = '道具ID').fillna(0) behavir_libaoh['礼包道具钻石'] = behavir_libaoh['道具数量']*behavir_libaoh['道具原价'] behavir_libaoh['add_count_pay_zuan'] = behavir_libaoh['add_count_pay']*behavir_libaoh['道具原价'] behavir_libaoh['add_count_notpay_zuan'] = behavir_libaoh['add_count_notpay']*behavir_libaoh['道具原价'] behavir_libaohh = behavir_libaoh.groupby('item_class').sum().sort_values(by='add_count_pay_zuan',ascending=False).reset_index() behavir_libaohh1 = behavir_libaohh.rename(columns={'item_class': '道具类别'}) ic_daojua = behavir_libaohh1[['道具类别','del_count','道具消耗钻石','道具数量','道具美元','add_count_pay','add_count_notpay','礼包道具钻石','add_count_pay_zuan','add_count_notpay_zuan']]

以下是对上述代码的优化版本：

behavir_2c = behavir_2b['道具ID']
ic_libao_idh = ic_libaoh1.loc[ic_libaoh1['道具ID'].isin(behavir_2c), 'package_id']
bigR_user_pac = bigR_user.loc[bigR_user['package_id'].isin(ic_libao_idh), ['package_id']]
ic_libao_idh1 = pd.merge(bigR_user_pac, ic_libaoh1, how='left', on='package_id')
ic_libao_idha = ic_libao_idh1.loc[ic_libao_idh1['道具ID'].isin(behavir_2c)].groupby('道具ID').sum().sort_values(by='道具数量', ascending=False)
ic_libao_idhb = ic_libao_idha[['道具数量', '道具美元']].reset_index()
behavir_libaoh = pd.merge(behavir_2b, ic_libao_idhb, how='left', on='道具ID').fillna(0)
behavir_libaoh = pd.merge(behavir_libaoh, behavir_add_pay, how='left', on='道具ID').fillna(0)
behavir_libaoh = pd.merge(behavir_libaoh, behavir_add_notpay, how='left', on='道具ID').fillna(0)
behavir_libaoh = pd.merge(behavir_libaoh, ic_daoju_gems, how='left', on='道具ID').fillna(0)
behavir_libaoh['礼包道具钻石'] = behavir_libaoh['道具数量'] * behavir_libaoh['道具原价']
behavir_libaoh['add_count_pay_zuan'] = behavir_libaoh['add_count_pay'] * behavir_libaoh['道具原价']
behavir_libaoh['add_count_notpay_zuan'] = behavir_libaoh['add_count_notpay'] * behavir_libaoh['道具原价']
behavir_libaohh = behavir_libaoh.groupby('item_class').sum().sort_values(by='add_count_pay_zuan', ascending=False).reset_index()
behavir_libaohh1 = behavir_libaohh.rename(columns={'item_class': '道具类别'})
ic_daojua = behavir_libaohh1[['道具类别', 'del_count', '道具消耗钻石', '道具数量', '道具美元', 'add_count_pay', 'add_count_notpay', '礼包道具钻石', 'add_count_pay_zuan', 'add_count_notpay_zuan']]

此优化版本的代码主要进行了以下改进：

- 使用 `.loc` 进行条件筛选和索引操作，而不是使用多个索引操作。
- 使用 `fillna(0)` 来填充缺失值，而不是进行显式的赋值操作。
- 在 `groupby` 和 `sort_values` 操作中使用 `reset_index()`，以重置索引并生成新的数据框。
- 使用 `.rename()` 来重命名列名，以提高代码的可读性。

这些优化改进可以使代码更加简洁、高效和易读。

#include <iostream> using namespace std; #define BAGSIZE 70 int bags(int daoju[],int n){ int dp[BAGSIZE+1][n+1]; for(int j=0;j<=BAGSIZE;j++) //表格第一列，道具为0，放法为0 dp[j][0] = 0; for(int i=0;i<=n;i++) //表格第一行，空间为0，放法为1 dp[0][i] = 1; for(int i=1;i<=BAGSIZE;i++){ for(int j=1;j<=n;j++){ dp[i][j] = dp[i][j-1]; if(i-daoju[j]>=0) dp[i][j] += dp[i-daoju[j]][j-1]; } } for(int i=0;i<=BAGSIZE;i++){ for(int j=0;j<=n;j++) cout<<dp[i][j]<<' '; cout<<endl; } return dp[BAGSIZE][n]; } int main() { int n; cin>>n; int daoju[n+1]; daoju[0] = 0; for(int i=1;i<=n;i++) cin>>daoju[i]; cout<<bags(daoju,n); return 0; } 优化这段代码。

可以该代码进行以下优化：

1. 使用动态数组代替变量长度数组：将 `int daoju[n+1];` 改为 `vector<int> daoju(n+1);`，这样可以更方便地操作数组。

2. 简化空间复杂度：由于每次计算 dp[i][j] 时只需要用到前一行的数据 dp[i-daoju[j]][j-1] 和当前行的数据 dp[i][j-1]，因此可以将 dp 优化为两行的滚动数组。同时，由于第一列的值都是固定的，可以省略对第一列的计算。

3. 优化内层循环：在计算 dp[i][j] 的时候，可以将 `dp[i-daoju[j]][j-1]` 的计算结果保存下来，避免重复计算。

下面是优化后的代码：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

#define  BAGSIZE  70

int bags(const vector<int>& daoju, int n) {
    vector<int> dp(BAGSIZE + 1);
    dp[0] = 1;

    for (int j = 1; j <= n; j++) {
        for (int i = BAGSIZE; i >= daoju[j]; i--) {
            dp[i] += dp[i - daoju[j]];
        }
    }

    return dp[BAGSIZE];
}

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    vector<int> daoju(n + 1);
    daoju[0] = 0;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> daoju[i];
    }
    cout << bags(daoju, n);
    return 0;
}

通过以上优化，可以提高代码的执行效率和空间利用率。