,可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
'产品名称': ['A', 'A', 'A'],
'价格': [10, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
new_price = 18
new_date = '2022-01-04'
df.loc[df['产品名称'] == 'A', '价格'] = new_price
df.loc[df['产品名称'] == 'A', '日期'] = new_date
new_data = {'日期': ['2022-01-05'],
'产品名称': ['B'],
'价格': [20]}
new_row = pd.DataFrame(new_data)
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print(df)
这样,我们就在pandas数据框上成功创建了每日价格更改。根据具体需求,可以进一步对数据框进行处理和分析,例如计算价格变化率、绘制价格趋势图等。
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