解释代码df['工会经费'] = round(df['应发工资'] * 0.02, 2) df1 = pd.concat([df['工号'], df['姓名'], df.loc[:,'应发工资':]], axis=1) df1.head()

这段代码主要的作用是在 Pandas 数据框中增加一列名为“工会经费”的列，列的值为应发工资的2%并进行四舍五入保留两位小数。然后，使用 pd.concat() 函数将原数据框 df 中的“工号”、“姓名”和“应发工资”列与新添加的“工会经费”列组合在一起，生成一个新的数据框 df1，并打印出前几行数据。

相关问题

def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) df2 = pd.concat([df, df1]) df2.to_csv("data.csv")

应该是一个保存数据到 CSV 文件的函数。这个函数的输入是一个数据列表，它生成一个带有新数据的 DataFrame，然后将这个 DataFrame 合并到原始数据 DataFrame 上，并将合并后的 DataFrame 存储到 CSV 文件中。具体的代码实现如下：

import pandas as pd

def save_csv(data):
     df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv"))  # 读取原始数据
     df1 = pd.DataFrame(data, index=[0])         # 生成新的数据 DataFrame
     df2 = pd.concat([df, df1])                  # 合并两个 DataFrame
     df2.to_csv("data.csv")                      # 存储到 CSV 文件中

在使用这个函数之前，需要先确定本地目录下是否有名为 "data.csv" 的文件，并且该文件包含了可以被加载到 Pandas DataFrame 中的数据。如果没有这个文件，需要先创建一个。当然，如果这个函数在使用的过程中出现了错误，比如说 "data.csv" 文件无法被正确读取或者数据无法被正确写入到 CSV 文件中，那么你需要添加相应的错误处理机制。

优化代码df1=df[df.name=='Ben'] df2=df[df.name=='Elizabeth'] df3=df[df.name=='John'] df4=df[df.name=='Smith'] df5=df[df.name=='Sherly']

可以使用 Pandas 中的 `groupby` 函数来实现这个操作，代码如下：

grouped = df.groupby('name')
df1 = grouped.get_group('Ben')
df2 = grouped.get_group('Elizabeth')
df3 = grouped.get_group('John')
df4 = grouped.get_group('Smith')
df5 = grouped.get_group('Sherly')

这样就可以将原来的 5 行代码简化为 3 行。同时，如果需要处理更多不同姓名的数据，也可以很方便地加入到 `grouped` 中。