题目概述

美国某大学共有200名教师，校方与教师工会刚刚签订一项协议。按照协议，所有年工资超过$26000含$26000的教师工资将保持不变，年工资少于$26000的教师将增加工资，所增加的工资数按下述方法计算：给每个由此教师所赡养的人（包括教师本人）每年补助$100，此外，教师有一年工龄每年再多补助$50，但是，增加后的年工资总额不能多于$26000。
教师的工资档案储存在行政办公室的光盘上，档案中有目前的年工资、赡养人数、雇用日期等信息。需要写一个程序计算并印出每名教师的原有工资和调整后的新工资。

设计教师工资调整程序

数据流图

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需求分析

1、任务概述

对于年工资未超过$26000的教师涨工资，即每赡养一人补助$100，每有一年工龄补助$50，涨工资的上限为$26000。

2、数据描述

数据库采用教师工资表。

3、功能需求

（1）获取教师当前工资、获取赡养人数、获取工龄、更新教师信息。
（2）计算工资、根据限额确定工资。
（3）排序、查询
（4）打印报表打印工资对照单。

算法设计

搜索工资档案数据，找出年工资少于$26000的人，计算新工资，校核是否超过$26000，储存新工资，印出新旧工资对照表。

针对算法设计作出HIPO图

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程序源码分析及运行结果展示

python程序源码分析

import pandas as pd#引入pandas库
from datetime import datetime#引入datetime库
def sal():
#使用pd.read_excel来读取教师工资表
#使用index_col = 0来指定第一列为行索引
    df = pd.read_excel('C:/Users/admin/Desktop/teacherSal.xlsx', index_col = 0)
    print(df)
    #通过pandas库中的DataFrame()来创建一个空的excel表，这个表的字段有两个（分别是‘原教师工资’和‘现教师工资’）
    df1 = pd.DataFrame(columns = ['原教师年工资'] + ['现教师年工资'])
    for i in range(1,201):
    #df.loc[]获取某行某列的值
    #loc只支持使用表格行列索引，不能用内置数字索引
        if df.loc[i, '教师年工资'] >= 26000:
            sal = df.loc[i, '教师年工资']
        else:
        #datetime.now()表示系统本地时间
            working_age = int((datetime.now() - df.loc[i, '雇佣日期']).days / 365.0)
            sal = df.loc[i, '教师年工资'] + df.loc[i, '赡养人数'] * 100 + working_age * 50
            if sal > 26000:
                sal = 26000
        df1.loc[i, '原教师年工资'] = df.loc[i, '教师年工资']
        df1.loc[i, '现教师年工资'] = sal
#将df1内的数据写入调整后的工资表中   
df1.to_excel('C:/Users/admin/Desktop/adjustSal.xlsx')
#读取调整后工资表内的数据，指定第一列为行索引
    df1 = pd.read_excel('C:/Users/admin/Desktop/adjustSal.xlsx', index_col = 0)
    print(df1)
if __name__ == '__main__':
    sal()

运行结果展示

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总结

1、学会了使用python内的pandas库来读取excel表格内的数据
2、我们可以使用pd.read_excel(‘excel-path’)来读取教师工资表(PS：excel-path指的是excel表存放的路径)，另外还能在pd.read_excel()内添加参数index_col = 0来指定第一列为行索引，也即为pd.read_excel(‘file-path’, index-col = 0)
3、学会了使用pd.DataFrame()来创建一个表，如：df = pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=None)
参数data：表示要传入的数据，包括ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个DataFrame。
参数index：行索引，若不手动赋值，将默认从0开始分配。格式为[’ x1’, ‘x2 ‘]
参数columns：列索引，若不手动赋值，将默认从0开始分配。格式为[’ x1’, 'x2 ']
参数dtype：每列的类型。
参数copy：可以写false或者true。从input输入中拷贝数据，默认是false，不拷贝。
如果想要创建一个空表，可以只写行索引和列索引，或者只写列索引。
4、获取表格中某行某列的元素值：
df.iloc[i, j]：i表示行序，j表示列序。按序值返回元素。
df.loc[行索引，列索引]：按索引返回元素。
5、python中的datetime库中的datetime.now()表示系统本地时间
6、把数据写入到表格中：使用data.to_excel(‘excel-path’)。