Программа должна запрашивать категорию и сумму, пока вместо категории не будет введено стоп-слово «off». цикл while без break 1. Когда вместо категории введено слово «off» — программа должна вывести «Касса закрыта.» и завершить работу.
2. Получив стоимость товаров, программа должна в зависимости от категории применить определённую скидку и вывести сумму к оплате на экран. Затем снова запросить ввод категории.
3. Если по введённой категории скидок нет, то программа должна без применения скидок вывести сумму к оплате.
Доступные скидки:
Категория «молочные продукты» — скидка 10%.
Категория «выпечка» — скидка 30%.
Напиши такую программу. Программа должна работать как на картинке.
Категория(off - завершить):
>>>выпечка
Сумма:
>>>100
Скидка 30%. К оплате продуктов:70.0
Введите категорию продуктов:
>>>off
Касса закрыта.
a = input("Введите текущую координату фигуры(вертикаль): ")
b = input("Введите текущую координату фигуры(горизонталь): ")
c = input("Введите координату для хода(вертикаль): ")
d = input("Введите координату для хода(горизонталь): ")
# Условие
if (a==c) and (b==c):
#Конец условия
print("Фигура может сделать ход")
else:
print("Фигура НЕ может сделать ход")
Условия:
а) if (a==c) and (b==c): #ладья
б) if abs(a-c) == abs(b-d): #слон
в) if abs(a-c)==1 or abs(b-d)==1: #король
г) if abs(a-c) == abs(b-d) or a == c or b == d: #ферзь
ж) if((abs(abs(a-c)-2)<0.5) and (abs(abs(b-d)-1)<0.5)
or (abs(abs(a-c)-1)<0.5) and (abs(abs(b-d)-2.0)<0.5)): #конь
Все знают эту команду. Но когда данные, которые вы пытаетесь обработать, большие, попробуйте добавить аргумент nrows = 5, чтобы прочитать только крошечную часть таблицы перед фактической загрузкой всей таблицы. Зачем? Так удастся избежать ошибки с выбором неправильного разделителя, ведь это не всегда запятая.
Или используйте head в Linux, чтобы вывести первые, скажем, 5 строк из любого текстового файла: head –n 5 data.txt.
Извлеките список столбцов с df.columns.tolist(). Добавьте аргумент usecols = ['c1', 'c2',…], чтобы загрузить только необходимые столбцы. Кроме того, если знаете типы данных нескольких конкретных столбцов, добавьте аргумент dtype = {'c1': str, 'c2': int,…}. Так загрузка будет быстрее. Этот аргумент даёт ещё одно преимущество. Если один столбец содержит строки и числа, рекомендуется объявить его тип строковым. Так вы избежите ошибок при объединении таблиц, когда используете этот столбец как ключ.