pandas怎么处理月薪，日薪，周薪的数据

在 pandas 中，可以使用 `apply()` 方法结合自定义函数来处理月薪、日薪、周薪等不同频率的薪资数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义一个自定义函数，将月薪转换为年薪
def monthly_to_yearly(salary):
    return salary * 12

# 定义一个自定义函数，将日薪转换为年薪
def daily_to_yearly(salary):
    return salary * 240

# 定义一个自定义函数，将周薪转换为年薪
def weekly_to_yearly(salary):
    return salary * 48

# 创建一个示例数据框
data = {'name': ['A', 'B', 'C'], 'salary': [10000, 500, 2000], 'frequency': ['monthly', 'daily', 'weekly']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据薪资频率应用不同的函数，将薪资数据转换为年薪数据
df['salary'] = df.apply(lambda row: monthly_to_yearly(row['salary']) if row['frequency']=='monthly' else (daily_to_yearly(row['salary']) if row['frequency']=='daily' else weekly_to_yearly(row['salary'])), axis=1)

print(df)

该代码将数据框 `df` 中的薪资数据根据频率进行了转换，结果如下：

  name  salary frequency
0    A  120000  monthly
1    B  120000    daily
2    C   96000   weekly

在自定义函数中，需要注意输入参数是单个薪资值，而不是整个数据框或者数据框的一列。同时，需要根据薪资频率返回对应的年薪数据。应用自定义函数时，需要设置 `axis=1` 参数，表示对每一行应用函数。