有字典: inventory = {apples': 430, 'bananas': 312, "oranges': 525, 'pears': 217}该字典的键视图转化为列表之后是[

`['apples', 'bananas', 'oranges', 'pears']`。可以使用以下代码将字典的键视图转化为列表：

inventory = {'apples': 430, 'bananas': 312, 'oranges': 525, 'pears': 217}
keys_list = list(inventory.keys())
print(keys_list)

这将输出 `['apples', 'bananas', 'oranges', 'pears']`。

相关问题

2.编写一个程序用于水果店售货员算帐：已知苹果每斤2.50元, 鸭梨每斤1.80元, 香蕉每斤1.60元， 橘子每斤2.00元， 要求输入各类水果的重量， 输出应付的钱数。再输入顾客的付款数， 输出应找的钱数。

这是一个简单的控制台应用示例，可以使用Python编写，以下是基本的伪代码：

class Fruit:
    def __init__(self, name, price_per_kg):
        self.name = name
        self.price_per_kg = price_per_kg

fruits = [Fruit("苹果", 2.50), Fruit("鸭梨", 1.80), Fruit("香蕉", 1.60), Fruit("橘子", 2.00)]

def calculate_total(weight, fruit_list):
    total_cost = sum(fruit.price_per_kg * weight for fruit in fruit_list)
    return total_cost

def calculate_change(payment, total_cost):
    change = payment - total_cost
    if change < 0:
        print("找回金额过多，请检查输入")
    else:
        print(f"应找回 {change} 元")

# 用户输入
weight_apples = float(input("请输入苹果的重量（kg）: "))
weight_pears = float(input("请输入鸭梨的重量（kg）: "))
weight_bananas = float(input("请输入香蕉的重量（kg）: "))
weight_oranges = float(input("请输入橘子的重量（kg）: "))

total_weight = weight_apples + weight_pears + weight_bananas + weight_oranges
total_cost = calculate_total(total_weight, fruits)

payment = float(input("请输入顾客的付款金额: "))

calculate_change(payment, total_cost)

我想用pandas dataframe筛选包含特定词语的列表

可以使用str.contains()方法来筛选包含特定词语的列表。以下是示例代码：

假设你有一个数据框df，其中有一列名为“text”，你想筛选包含“apple”和“banana”的行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'text': ['I like apples', 'She hates bananas', 'He loves oranges', 'They eat pears and bananas']})

# 使用str.contains()方法筛选包含“apple”和“banana”的行
filtered_df = df[df['text'].str.contains('apple|banana')]

print(filtered_df)

输出：

                      text
0            I like apples
1         She hates bananas
3  They eat pears and bananas

在这个例子中，我们使用了正则表达式“apple|banana”来匹配包含“apple”或“banana”的行。我们将这个正则表达式作为参数传递给str.contains()方法，然后将其应用于df['text']列。最后，我们将结果分配给filtered_df变量，并打印出来。