小李是美食爱好者，他从网上下载了一份网红餐厅的各项评分数据。 数据概览如图所示： 请你编写代码，帮小李挑选出人均消费在80~100(含)之间，口味评分最高的店铺，输出结果。

好的，我可以帮您解决这个问题。假设您的数据存储在一个名为 `data` 的列表中，每个元素都是一个字典，包含 `name`（店铺名称）、`cost`（人均消费）和 `taste`（口味评分）三个键值对。那么您可以使用以下代码来筛选出符合条件的店铺：

filtered_data = [d for d in data if 80 <= d['cost'] <= 100]  # 筛选出人均消费在80~100之间的店铺
if filtered_data:  # 如果存在符合条件的店铺
    best_shop = max(filtered_data, key=lambda d: d['taste'])  # 找到口味评分最高的店铺
    print(best_shop['name'])  # 输出店铺名称
else:
    print('没有符合条件的店铺')

这段代码使用了列表推导式和 `max` 函数来筛选出符合条件的店铺，并找到口味评分最高的店铺。注意，我们使用了 lambda 表达式来指定按照 `taste` 键值对进行比较。如果不存在符合条件的店铺，则输出提示信息。

相关问题

第一题 创建一个Python脚本，命名为test1.py，完成以下功能:读取以下4位同学的成绩并用一个数据对pd进行切片操作，分别获得小红、张明、小江、小李各科成绩，它们是4个数据框变量，分别记为pd1、pd2、pd3、pd4。利用数据框中自身的聚合计算方法，计算并获得每个同学各科成绩的平均分，记为M1、M2、M3、M4。框变量pd来保存，其中成绩保存在一个TXT文件中，如下图所示:

抱歉，我无法查看或处理图形。但是，我可以给你提供一个可能的解决方案。

你可以在test1.py中编写以下代码：

import pandas as pd

# 读取成绩文件
df = pd.read_csv('成绩.txt', sep='\t')

# 切片操作，获取每个同学各科成绩
pd1 = df.loc[df['姓名'] == '小红', ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学']]
pd2 = df.loc[df['姓名'] == '张明', ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学']]
pd3 = df.loc[df['姓名'] == '小江', ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学']]
pd4 = df.loc[df['姓名'] == '小李', ['语文', '数学', '英语', '物理', '化学']]

# 计算每个同学各科成绩的平均分
M1 = pd1.mean()
M2 = pd2.mean()
M3 = pd3.mean()
M4 = pd4.mean()

# 将成绩保存在一个数据框变量pd中
pd = pd.DataFrame({'小红': M1, '张明': M2, '小江': M3, '小李': M4})

# 打印结果
print(pd)

注意，这个代码假设成绩文件的格式如下：

姓名	语文	数学	英语	物理	化学
小红	80	90	85	88	92
张明	90	85	93	87	89
小江	92	88	90	85	91
小李	85	92	88	90	87

如果你的成绩文件不同，你需要相应地修改代码。

创建一个Python脚本，命名为test1.py，完成以下功能:读取以下4位同学的成绩并用一个数据框变量pd来保存，其中成绩保存在一个TXT文件中，如下图所示:对pd进行切片操作，分别获得小红、张明、小江、小李各科成绩，它们是4个数据框变量，分别记为pd1、pd2、pd3、pd4。利用数据框中自身的聚合计算方法，计算并获得每个同学各科成绩的平均分，记为M1、M2、M3、M4。

这个问题和之前的问题非常相似，只是顺序有些不同。你可以在test1.py中编写以下代码，来实现这个功能：

import pandas as pd

# 读取成绩文件
df = pd.read_csv('成绩.txt', sep='\t')

# 用一个数据框变量pd保存成绩数据
pd = df.set_index('姓名')

# 切片操作，获取每个同学各科成绩
pd1 = pd.loc['小红', :]
pd2 = pd.loc['张明', :]
pd3 = pd.loc['小江', :]
pd4 = pd.loc['小李', :]

# 计算每个同学各科成绩的平均分
M1 = pd1.mean()
M2 = pd2.mean()
M3 = pd3.mean()
M4 = pd4.mean()

# 将平均分保存在一个数据框变量pd中
pd = pd.DataFrame({'小红': M1, '张明': M2, '小江': M3, '小李': M4}, index=pd.columns)

# 打印结果
print(pd)

这个代码假设成绩文件的格式如下：

姓名	语文	数学	英语	物理	化学
小红	80	90	85	88	92
张明	90	85	93	87	89
小江	92	88	90	85	91
小李	85	92	88	90	87

如果你的成绩文件不同，你需要相应地修改代码。