''' # 钱包余额 money= 50 # 消费后 ice = 10 colo = 5 money= money-ice-colo print('钱包余额:',money,'元') name = '传智播客' stock_price = 19.99 stock_code = "003032" stock_price_daily_grown_factor = 1.2 grown_days = 7 finally_stock_price=stock_price * stock_price_daily_grown_factor ** grown_days print(f"公司:{name},股票代码:{stock_code},当前股价{stock_price}") print("每日的增长系数是:%.1f,经过%d的增长后,股价达到了:%.2f"%(stock_price_daily_grown_factor,grown_days,finally_stock import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import xlwt df = pd.read_excel(r"D:\学习\Employee_income.xls",sheet_name='emp_income') # 选择数值列进行计算 df_numeric = df.select_dtypes(include=np.number) corrresult1=df_numeric['age'].corr(df_numeric['salary']) print('age和salary的相关系数',corrresult1) corrresult2=df_numeric.loc[:,['age', 'salary', 'subsidy']].corr() print('age和salary、subsidy的相关系数\n',corrresult2) print('返回个相关系数矩阵\n',df_numeric.corr()) corrresult3=df_numeric.corr() print('返回一个相关系数矩阵\n', corrresult3) sns.heatmap(corrresult3, annot=True, cmap='YlGnBu', linewidths=1.2) plt.show() ''' import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r"D:\学习\goods_sales.csv",encoding='GBK') print(data) newData = data['商品信息'].str.split(';',3,True) newData.columns = ['品牌','分类','型号'] print(newData) df = data.drop('商品信息',axis=1).join(newData) result = df.groupby(by=['品牌'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result) telData = data['电话'].astype(str) areas = telData.str.slice(3,7) print(areas) newDf = data.drop('电话',axis=1).join(areas) print(newDf) result = newDf.groupby(by=['电话'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result)

这段代码主要是对数据进行处理和分析。首先，读取了一个 Excel 文件和一个 csv 文件，然后进行了一些数据清洗和分析操作。

其中，Excel 文件的数据是员工的收入情况，通过 Pandas 库进行了相关系数分析，并使用 Seaborn 库的热力图可视化展示了相关系数矩阵。

csv 文件是商品销售数据，通过 Pandas 库将商品信息列进行拆分，然后使用 groupby 函数按品牌和电话进行了数量统计，并将结果展示出来。最后，将电话列进行了分割，提取出区号，并进行了统计分析。

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def drew_owner(self, color, row, col): if color == 1: colo = Color.WHITE else: colo = Color.BLACK pygame.draw.circle(self.__screen, colo, (self.__margin+((row+1)*self.__cell_width)-self.__cell_width//2, self.__margin+((col+1)*self.__cell_width)-self.__cell_width//2),30) def drew_turn(self,color): if color == 2: colo = Color.BLACK elif color == 1: colo = Color.WHITE pygame.draw.circle(self.__screen, colo, (self.__cell_width * self.__n+110, 90), 70)

这段代码看起来是一个类的两个方法，一个是`drew_owner`，一个是`drew_turn`。`drew_owner`方法根据给定的颜色、行和列来绘制一个圆圈，颜色为黑色或白色，圆圈的位置根据行和列计算得到。`drew_turn`方法根据给定的颜色来绘制一个圆圈，颜色为黑色或白色，位置固定在屏幕上特定的位置。

这段代码使用了`pygame`库来进行绘制操作。其中的`Color.WHITE`和`Color.BLACK`应该是`pygame`库中定义的颜色常量。`self.__screen`是屏幕对象，`self.__margin`是边距大小，`self.__cell_width`是每个格子的宽度，`row`和`col`分别是行和列的索引。

是否有其他问题需要我帮助解答呢？

radio的background-colo有哪些值？

radio的background-color属性可以设置多种颜色值，包括：

1. 颜色名称：可以使用常用的颜色名称，例如red、green、blue等。
2. 十六进制颜色值：可以使用十六进制表示法来表示颜色，例如#FF0000表示红色。
3. RGB颜色值：RGB颜色值由红、绿、蓝三原色的数值组成，例如rgb(255,0,0)表示红色。
4. RGBA颜色值：RGBA颜色值与RGB颜色值类似，只是在后面加上了一个表示透明度的alpha值，例如rgba(255,0,0,0.5)表示半透明的红色。

需要注意的是，radio的背景色不仅仅可以通过background-color属性来设置，还可以通过其他属性来设置，例如background-image、background-repeat等。