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data =[["004243","C","2023-4-15","40000"],["162719","A","2022-12-20","634567"],
["004243","C","2021-12-19","120000"],["519212","B","2020-1-18","3347898"]
]
columns = ["编号","名称","日期","A"]
df=pd.DataFrame(data,columns =columns)
想增加一列:’赎回费用‘
其计算公式为:对应行的A列数字,乘一个系数。
这个系数根据日期列对应行的日期距当前日期的天数决定,标准如下
收费标准:
< 8天 * 0.015
< 366天 * 0.005
< 732天 * 0.002
>=732天,*0 或者说是不收费
比如第一行,"2023-4-15" 距现在不到8天,那么其费用就是:40000*0.015
请大师帮忙,谢谢
我明白了,您想要根据给定的数据,计算出每行的赎回费用。这里是一个Python代码的例子,您可以尝试在您的环境中运行:
import pandas as pd
from datetime import datetime
# 数据
data = [["004243", "C", "2023-4-15", "40000"], ["162719", "A", "2022-12-20", "634567"],
["004243", "C", "2021-12-19", "120000"], ["519212", "B", "2020-1-18", "3347898"]
]
columns = ["编号", "名称", "日期", "A"]
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
# 计算日期差
def get_date_difference(date_str):
current_date = datetime.now()
given_date = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")
return (current_date - given_date).days
# 计算赎回费用
def calculate_fee(days, amount):
if days < 8:
fee_rate = 0.015
elif days < 366:
fee_rate = 0.005
elif days < 732:
fee_rate = 0.002
else:
fee_rate = 0
return amount * fee_rate
# 应用函数
df['日期差'] = df['日期'].apply(get_date_difference)
df['赎回费用'] = df.apply(lambda row: calculate_fee(row['日期差'], float(row['A'])), axis=1)
print(df)
这个代码会先计算给定日期距离当前日期的天数差,然后根据收费标准计算赎回费用。最后,它将把计算出的赎回费用添加到新的列“赎回费用”。
请注意,我这里将日期字符串转换为了日期对象。如果您的环境中的日期已经是日期对象,那么在计算日期差时可以跳过这个步骤。
希望这对您有所帮助!如果您有任何疑问,请随时告诉我。
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