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。
时间: 2024-05-04 13:16:44 浏览: 38
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:
```python
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。
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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,我可以帮你编写这个代码。假设你已经将餐厅评分数据保存在一个名为`data`的CSV文件中,以下是实现的代码:
```python
import pandas as pd
# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 筛选人均消费在80~100之间的餐厅
data_filtered = data[(data['人均消费'] >= 80) & (data['人均消费'] <= 100)]
# 按口味评分从高到低排序
data_sorted = data_filtered.sort_values(by='口味评分', ascending=False)
# 输出口味评分最高的餐厅名称
print('口味评分最高的餐厅是:', data_sorted.iloc[0]['餐厅名称'])
```
这个代码首先使用`pandas`库读入CSV文件中的数据,并筛选出人均消费在80~100之间的餐厅。然后,它按口味评分从高到低对这些餐厅进行排序,最后输出口味评分最高的餐厅的名称。
1.读取以下4位同学的成绩并用一个数据框变量pd保存,其中成绩保存在一个test1.txt文件中,如下所示: 姓名,科目,成绩 小红,语文,100 小红,英语,90 小红,数学,75 张明,语文,80 张明,英语,76 张明,数学,88 小江,语文,79 小江,数学,120 小江,英语,80 小李,英语,87 小李,语文,99 小李,数学,76
可以使用 Pandas 库中的 read_csv 函数读取 test1.txt 文件中的数据,并用 DataFrame 变量 pd 来保存成绩数据。
代码如下:
```python
import pandas as pd
pd = pd.read_csv('test1.txt')
print(pd)
```
输出如下:
```
姓名 科目 成绩
0 小红 语文 100
1 小红 英语 90
2 小红 数学 75
3 张明 语文 80
4 张明 英语 76
5 张明 数学 88
6 小江 语文 79
7 小江 数学 120
8 小江 英语 80
9 小李 英语 87
10 小李 语文 99
11 小李 数学 76
```