读取stigler_diet.csv文件，根据实时汇率，价格这一列数据由美元换成人民币，并将置换后的结果打印并保存在相同路径下，命名为学号_姓名_stigler_diet_RMB.csv。

好的，我可以帮你完成这个任务。以下是代码示例：

import pandas as pd
import requests

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('stigler_diet.csv')

# 获取实时汇率
response = requests.get('https://api.exchangeratesapi.io/latest?base=USD&symbols=CNY')
exchange_rate = response.json()['rates']['CNY']

# 将价格列数据由美元换成人民币
df['price'] = df['price'] * exchange_rate

# 打印结果
print(df)

# 保存结果
student_id = 'your_student_id'
name = 'your_name'
filename = f'{student_id}_{name}_stigler_diet_RMB.csv'
df.to_csv(filename, index=False)

请将代码中的 `your_student_id` 和 `your_name` 替换为你的学号和姓名。执行完毕后，你将在相同路径下找到一个名为 `学号_姓名_stigler_diet_RMB.csv` 的文件，其中的价格列数据已经被换成了人民币。

相关问题

import pandas as pd file_dir = 'D:\Desktop\数据挖掘\第3章 认识数据\Stigler_diet.csv' df['1939 price (cents)'] = df['1939 price (cents)'] * 6.5 df.to_csv(_stigler_diet_RMB)

这是一段 Python 代码，使用了 Pandas 库来读取一个名为 Stigler_diet.csv 的文件，并将其中的 '1939 price (cents)' 列乘以 6.5，最后将结果保存到一个名为 _stigler_diet_RMB 的文件中。但是，代码中的 df 变量并没有被定义，需要先定义它并读取数据文件。

统计学领域中有哪些有趣的定律，不涉及到基本的数学原则，而是能展现数据的一些奇妙特性，你应该列出那些引用率很低的那些定律

在统计学领域中，除了大数定律和中心极限定理，还有一些有趣的定律和特性。以下是一些引用率较低但有趣的定律：

1. Stigler's Law of Eponymy（斯蒂格勒定律）：指出在科学研究中，发现或命名某个概念的人通常不是该概念的真正发现者或命名者。

2. Price's Law（普赖斯定律）：指出在一组人中，最重要、最有产出的成员所创造的价值和贡献远远超过其他成员的总和。

3. Law of Triviality（琐事定律）：指出在讨论中，人们更倾向于花费更多的时间和精力来讨论琐碎、不重要的问题，而忽视了更重要的议题。

4. Hick's Law（希克定律）：指出选择一个选项所需的时间与可选择的数量成正比。换句话说，选择越多，决策所需的时间越长。

5. Yule-Simon Distribution（尤尔-西蒙分布）：一种描述离散事件频率的概率分布，具有幂律分布的特性。它在描述词频、城市人口大小等方面有应用。

这些定律和特性虽然引用率较低，但对于理解数据中的有趣特性和现象仍具有一定的价值。它们展示了统计学中数据的奇妙之处。

希望这些定律能满足你的需求！如果你有其他问题，请随时提问。