本关任务：编写一个根据《工资文件.csv》计算每位员工的工资的小程序。 工资文件.csv如下图所示，姓名，底薪，正常工时和加班工时 每位员工的工资为底薪与正常工时薪金、加班工时薪金之和。 正常工时每小时30元，加班工时每小时60元 然后将所有员工的工资按降序排列，显示姓名和工资

首先，我们需要使用pandas库来读取CSV文件，并进行数据处理。下面是一个基本的Python脚本来完成这项任务：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('工资文件.csv')

# 定义工时薪金计算函数
def calculate_salary(base_salary, normal_hours, overtime_hours):
    normal_rate = 30
    overtime_rate = 60
    return base_salary + normal_hours * normal_rate + overtime_hours * overtime_rate

# 应用函数计算每个人的工资
data['工资'] = data.apply(lambda row: calculate_salary(row['底薪'], row['正常工时'], row['加班工时']), axis=1)

# 按照工资降序排列
sorted_data = data.sort_values(by='工资', ascending=False)

# 显示姓名和工资
for index, row in sorted_data.iterrows():
    print(f"姓名: {row['姓名']}, 工资: {row['工资']}")

相关问题

本关任务：编写一个能将表格写入文件的小程序。

在Python中，我们可以使用pandas库来处理表格数据，并使用csv模块将其写入文件。下面是一个简单的示例，展示如何创建一个小程序，用于将DataFrame对象存储为CSV文件：

import pandas as pd

def write_table_to_file(file_path, table_data):
    # 创建DataFrame（这里假设table_data是一个字典列表，每个字典代表一行数据）
    df = pd.DataFrame(table_data)

    # 将DataFrame写入CSV文件
    df.to_csv(file_path, index=False)

# 使用函数
data = [{'Name': 'Alice', 'Age': 25}, {'Name': 'Bob', 'Age': 30}]
write_table_to_file('output.csv', data)

在这个例子中，`file_path`是你想要保存文件的路径，`table_data`是你想要写入的数据结构。运行这个程序后，一个名为'output.csv'的文件将在指定位置创建，其中包含输入的数据。

任务描述 本关任务：编写一个能读取csv文件中的数据到二维列表的小程序。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握： 1.遍历文件对象 2.文件中数据转二维列表 3.定义文件数据转二维列表的函数

要编写一个能读取CSV文件中的数据到二维列表的小程序，首先需要了解如何操作文件流，并将其内容逐行解析。这里的关键点包括：

1. **文件对象**：在Python中，你可以使用内置的`open()`函数打开一个文件，返回一个文件对象，通过这个对象可以读取文件内容。

2. **遍历文件对象**：使用文件对象的`readline()`或`reader()`方法，后者可以按行读取文件内容。例如，`csv.reader()`方法会生成一个迭代器，每次迭代返回一行作为列表。

3. **数据转换**：每一行读取后，如果是CSV数据，通常由逗号或其他特定分隔符分割，可以直接作为列表存储。如果你知道分隔符，可以用`split()`方法；如果没有指定，`csv.reader()`默认会按照逗号分隔。

下面是一个简单的示例函数，用于实现这个功能：

import csv

def csv_to_list(file_path):
    data_list = []  # 存储结果的二维列表
    with open(file_path, newline='') as csvfile:  # 使用newline=''是为了兼容Windows换行符
        csv_reader = csv.reader(csvfile)
        for row in csv_reader:
            data_list.append(row)
    return data_list

# 调用函数并打印结果
data = csv_to_list('example.csv')
print(data)

在这个示例中，`example.csv`是你想要读取的CSV文件路径。运行该函数后，`data`变量就会包含CSV文件的所有数据行，每行作为一个列表元素。