根据以上表格资料创建 DataFrame，再根据创建的 DataFrame 添 加“期末净值”列，请根据题目要求完成代码。（注：期末净值=资产原值-累计 折旧)

好的，根据您的要求，可以使用 Pandas 库创建 DataFrame，并添加“期末净值”列。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'资产名称': ['电脑', '打印机', '桌子', '椅子'],
        '资产原值': [8000, 2000, 5000, 1000],
        '购入日期': ['2020-01-01', '2020-03-01', '2020-05-01', '2020-07-01'],
        '累计折旧': [2000, 500, 1000, 200]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加“期末净值”列
df['期末净值'] = df['资产原值'] - df['累计折旧']

# 打印 DataFrame
print(df)

输出结果为：

  资产名称  资产原值        购入日期  累计折旧  期末净值
0   电脑  8000  2020-01-01  2000  6000
1  打印机  2000  2020-03-01   500  1500
2   桌子  5000  2020-05-01  1000  4000
3   椅子  1000  2020-07-01   200   800

相关问题

创建DataFrame的代码

在Python中，我们可以使用pandas库来创建DataFrame。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 添加列
df['名称'] = ['小明', '小红', '小刚']
df['年龄'] = [20, 22, 25]
df['性别'] = ['男', '女', '男']

# 输出DataFrame
print(df)

输出结果：

   名称  年龄 性别
0  小明  20  男
1  小红  22  女
2  小刚  25  男

在这个例子中，我们首先导入了pandas库，并创建了一个空的DataFrame。然后，我们添加了三列数据，并将DataFrame输出到控制台。

创建dataframe

要创建一个 pandas dataframe，你需要先导入 pandas 包。然后，你可以使用 pandas.DataFrame() 函数来创建一个 dataframe，该函数接受多种不同类型的输入，例如字典、列表、numpy 数组等。

以下是一个创建 dataframe 的示例代码：

import pandas as pd

# 从字典创建 dataframe
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

       name  age       city
0     Alice   25    Beijing
1       Bob   30   Shanghai
2   Charlie   35  Guangzhou
3     David   40   Shenzhen

可以看到，我们传入了一个字典，其中的键是列名，值是对应列的数据。pandas 自动生成了行索引。