下面是一个包含示例元素的(简化的)表:
Item Area Price
Gas Miami 6.00
Gas LA 8.00
Gas Dallas 2.00
Corn Miami 2.00
Corn LA 2.00
Corn Dallas 5.00
Oil Miami 8.00
Oil LA 9.00
Oil Dallas 3.00
我想要玉米和汽油价格都最低的地区。因此,在这个表格中,答案
我有点困惑,我想在https://ens.domains/上买一个域名,而且一个域名的价格非常高,大约是150美元。这一价格大部分来自汽油费。令人困惑的是,ens告诉我下面的Estimated Total (Price + Gas). The gas price is based at 130 Gwei,而在https://ethgasstation.info/中,汽油价格是83。在ens是130,在and是83。对吗?为什么ENS会考虑更高的汽油价格?另外,在ENS中有什么方法可以看到估计的总量是如何计算的呢?
我是Pandas的新手,我不完全理解pd.groupby是如何工作的。
假设我有一个带有日期时间的数据:
Date City Sales Price
2018-01-01 NY 100 1
2018-01-01 NY 120 2
2018-01-01 NY 85 1.4
2018-01-01 LA 90 1.5
2018-01-01 SF 90 1
2018-01-01 SF 75 1
2018-01-0
我需要比较两个输入和一个价格较低的输入乘以百分比,并在佣金输入中插入结果,只是我对js不是很好,列表价格由用户写下,百分比和销售来自DB,所以您必须将清单价格与销售价格进行比较,价格较低的是应该乘以百分比的价格。
<script>
// generamos un evento click y keyup para cada elemento input con la clase .input
var input=document.querySelectorAll(".input");
input.forEach(function(e) {
e.a
我有一个数据集,看起来类似于下面的数据集。基本上,我有三种不同尺寸的商品的当前价格。如果尺寸定价正确(即small<medium<large),我想用“Y”标记它们,并继续使用当前的价格。如果它们的定价不正确,我想用“N”标记它们,并使用建议的价格。我知道现在可能是使用数组编程的时候,但我的数组技能确实有点弱。有数百个地点,但只有一个项目类型。当前,在宏变量列表中加载了唯一的位置。
data have;
input type location $ size $ cur_price rec_price;
cards;
x NY S 4 1
x NY M