新建列
本课属于 Coddy Machine Learning 学习旅程的“数据与图表”单元。第 40 课，共 60 课。
表格里经常没有你需要的数值：它包含距离和时间，但没有速度。列运算会像数组运算一样逐行进行，不需要循环：
rides = pd.DataFrame({
"rider": ["Ana", "Ben", "Cleo"],
"km": [42, 30, 66],
"hours": [2, 1.5, 3],
})
rides["speed"] = rides["km"] / rides["hours"]
print(rides)赋值给一个新名称会在右侧添加该列：
rider km hours speed
0 Ana 42 2.0 21.0
1 Ben 30 1.5 20.0
2 Cleo 66 3.0 22.0数字也可以：rides["hours"] * 60 可以得到分钟数。赋值给一个已存在的名称会替换该列。
模型从类似速度这样的比率中学到的信息，往往比从构成它的两个原始数字中学到的更多。
挑战
中等文具店将库存保存在 stock.csv 中，并加载到 stock，其中包含 product、price（每件商品的价格）和 quantity（货架上的商品数量）这些列。
- 添加一列
value：每种商品的价格乘以其数量。 - 打印
stock。 - 打印货架上商品的总价值，如下所示。
对于有两种商品的商店：
product price quantity value
0 tape 1.5 10 15.0
1 clip 0.5 30 15.0
Total value: 30.0亲手试试
import pandas as pd
stock = pd.read_csv("stock.csv")
# 在下方编写你的代码
自我测试这节课包含一个小测验。开始学习即可作答，并记录你的进度。
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