商品定价算法：基于会员距离和限额的动态价格计算

import pandas as pd/nimport math/n/n# 读取Excel文件/ndf = pd.read_excel(r'D:/pythonProject3/会员信息/附件二：会员信息数据.xlsx')/n/n# 计算每个商品的价格/ndef calculate_price(row):/n # 获取商品和会员的位置信息/n product_latitude = row['商品GPS纬度']/n product_longitude = row['商品GPS经度']/n member_latitude = row['会员GPS纬度']/n member_longitude = row['会员GPS经度']/n /n # 计算会员和商品的距离/n r = math.sqrt((product_latitude - member_latitude)2 + (product_longitude - member_longitude)2)/n /n # 判断距离是否满足条件/n if r < 0.1:/n # 获取会员的预订商品限额和商品编号/n q = row['预订商品限额']/n product_id = row['任务号码']/n /n # 计算价格/n price = (0.17074800590158568 * (q6.0973538046874465)) / (r(-7.64598152989214))/n /n return price/n else:/n return None/n/n# 应用函数计算每个商品的价格/ndf['价格'] = df.apply(calculate_price, axis=1)/n/n# 输出结果/ndf.to_excel(r'D:/pythonProject3/会员信息/附件二：会员信息数据（带价格）.xlsx', index=False)/n/n# 代码说明/n# 1. 读取会员信息数据/n# 2. 定义函数calculate_price，计算每个商品的价格/n# 3. 在函数中获取商品和会员的经纬度信息，并计算距离r/n# 4. 判断距离是否小于0.1，如果小于0.1则计算价格，否则返回None/n# 5. 使用apply函数将calculate_price函数应用到每个商品的记录/n# 6. 将带有价格的DataFrame输出到Excel文件