[已解决]Dateframe

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以下代码，如何设置可以将运行结果，由

            项目                                                                投资额
0        [0, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000, ...        [0.0, 800000.0, 1500000.0, 2100000.0, 2600000....

变成

        项目         投资额
0        0         -   
1        1000         800,000.00
2        2000         1,500,000.00
3        3000         2,100,000.00
4        4000         2,600,000.00


代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

# 参数设置
initial_margin = 2000 - 1300 - 100    # 增量利润 = 单价-原变动成本-增量成本
additional_cost = 5                   # 每递增100台订单增加的成本
initial_order = 5000                  # 初始订单量

# 定义profit函数
def profit_function(order_quantity):
    return initial_margin * order_quantity - additional_cost * ((order_quantity - initial_order) / 100) * order_quantity

# 生成一系列订单量
order_quantities = np.arange(0, 20000, 1000)

# 计算对应订单量下的利润值
profits = [profit_function(order_quantity) for order_quantity in order_quantities]
order_quantities
profits
dic = {"项目":[order_quantities],
       "投资额":[profits]}
df = pd.DataFrame(dic)
df

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FishC

2024-5-22 11:16:53

在代码中，您可以通过修改以下部分来实现目标结果：

1. 修改profits的计算方式，将其设置为profit_function(order_quantity)的返回值，即订单量对应的利润值：

1. profits = [profit_function(order_quantity) for order_quantity in order_quantities]

复制代码

2. 构建字典dic，其中键是"项目"和"投资额"，值分别是order_quantities和profits：

1. dic = {"项目": order_quantities,
   
2.        "投资额": profits}

复制代码

3. 使用上述字典dic创建DataFrame对象df：

1. df = pd.DataFrame(dic)

复制代码

完整的修改代码如下所示：

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. import numpy as np
   
3. import pandas as pd
   
4. 
   
5. # 参数设置
   
6. initial_margin = 2000 - 1300 - 100    # 增量利润 = 单价-原变动成本-增量成本
   
7. additional_cost = 5                   # 每递增100台订单增加的成本
   
8. initial_order = 5000                  # 初始订单量
   
9. 
   
10. # 定义profit函数
    
11. def profit_function(order_quantity):
    
12.     return initial_margin * order_quantity - additional_cost * ((order_quantity - initial_order) / 100) * order_quantity
    
13. 
    
14. # 生成一系列订单量
    
15. order_quantities = np.arange(0, 20000, 1000)
    
16. 
    
17. # 计算对应订单量下的利润值
    
18. profits = [profit_function(order_quantity) for order_quantity in order_quantities]
    
19. 
    
20. # 构建字典
    
21. dic = {"项目": order_quantities,
    
22.        "投资额": profits}
    
23. 
    
24. # 创建DataFrame对象
    
25. df = pd.DataFrame(dic)

复制代码

运行上述代码后，DataFrame对象df将以您所期望的格式显示。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

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在代码中，您可以通过修改以下部分来实现目标结果：

1. 修改profits的计算方式，将其设置为profit_function(order_quantity)的返回值，即订单量对应的利润值：

1. profits = [profit_function(order_quantity) for order_quantity in order_quantities]

复制代码

2. 构建字典dic，其中键是"项目"和"投资额"，值分别是order_quantities和profits：

1. dic = {"项目": order_quantities,
   
2.        "投资额": profits}

复制代码

3. 使用上述字典dic创建DataFrame对象df：

1. df = pd.DataFrame(dic)

复制代码

完整的修改代码如下所示：

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. import numpy as np
   
3. import pandas as pd
   
4. 
   
5. # 参数设置
   
6. initial_margin = 2000 - 1300 - 100    # 增量利润 = 单价-原变动成本-增量成本
   
7. additional_cost = 5                   # 每递增100台订单增加的成本
   
8. initial_order = 5000                  # 初始订单量
   
9. 
   
10. # 定义profit函数
    
11. def profit_function(order_quantity):
    
12.     return initial_margin * order_quantity - additional_cost * ((order_quantity - initial_order) / 100) * order_quantity
    
13. 
    
14. # 生成一系列订单量
    
15. order_quantities = np.arange(0, 20000, 1000)
    
16. 
    
17. # 计算对应订单量下的利润值
    
18. profits = [profit_function(order_quantity) for order_quantity in order_quantities]
    
19. 
    
20. # 构建字典
    
21. dic = {"项目": order_quantities,
    
22.        "投资额": profits}
    
23. 
    
24. # 创建DataFrame对象
    
25. df = pd.DataFrame(dic)

复制代码

运行上述代码后，DataFrame对象df将以您所期望的格式显示。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

isdkz

dic = {"项目":[order_quantities],
       "投资额":[profits]}

这里的中括号去掉，改成：

dic = {"项目":order_quantities,
       "投资额":profits}

75278350@qq.com

isdkz 发表于 2024-5-22 11:52
dic = {"项目":[order_quantities],
       "投资额":[profits]}

收到，非常感谢！