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to_excel 是 pandas 中 DataFrame 对象的一个方法，用于将 DataFrame 的数据保存为 Excel 文件。
其语法通常为：
天道酬勤DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', index=True, header=True,...)其中常见的参数解释如下：
excel_writer：要保存的文件路径或 ExcelWriter 对象。sheet_name：指定要保存的工作表名称，默认为 'Sheet1' 。index：是否保存索引列，默认为 True 。header：是否保存列名，默认为 True 。例如：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('output.xlsx', index=False) # 保存为 Excel 文件，不包含索引列小M在工作时遇到了一个问题，他需要将用户输入的不带千分位逗号的数字字符串转换为带千分位逗号的格式，并且保留小数部分。小M还发现，有时候输入的数字字符串前面会有无用的 0，这些也需要精简掉。请你帮助小M编写程序，完成这个任务。 测试样例样例1： 输入：s = “1294512.12412”输出：’1,294,512.12412′ 样例2： 输入：s = “0000123456789.99”输出：’123,456,789.99′ 样例3： 输入：s = “987654321”输出：’987,654,321′ ②
小R正在计划一次从地点A到地点B的徒步旅行，总路程需要 N 天。为了在旅途中保持充足的能量，小R每天必须消耗1份食物。幸运的是，小R在路途中每天都会经过一个补给站，可以先购买完食物后再消耗今天的1份食物。然而，每个补给站的食物每份的价格可能不同，并且小R在购买完食物后最多只能同时携带 K 份食物。 现在，小R希望在保证每天食物消耗的前提下，以最小的花费完成这次徒步旅行。你能帮助小R计算出最低的花费是多少吗？ **输入 ** n 总路程需要的天数k 小R最多能同时携带食物的份数data[i] 第i天补给站每份食物的价格**输出 ** 返回完成这次徒步旅行的最小花费**约束条件 ** 1 < n,k < 10001 < data[i] < 10000测试样例样例1： 输入：n = 5 ,k = 2…