在这个程序中，我们将替换或换句话说，重置 Pandas 数据框中的默认索引。我们将首先创建一个数据框并查看默认索引，然后用自定义索引替换此默认索引。算法步骤 1：定义你的数据框。步骤 2：定义你自己的索引。步骤 3：使用 Pandas 库中的重置函数将默认索引替换为你自己的索引。示例代码import pandas as pd dataframe = {'Name':["Allen", "Jack", "Mark", "Vishal"], 'Marks':[85, 92, 99, 87]} df = pd.DataFrame(dataframe) print("在使用 reset_index 之前：", df) own_index = ['a', 'j', 'm', 'v'] df = pd.DataFrame(dataframe, own_index) ... 阅读更多

编写 Python 代码以查找价格列值在 30000 到 70000 之间，并打印 products.csv 文件中最后三行的 id 和产品列。价格列值在 30000 到 70000 之间以及 id 和产品列最后三行的结果为 -    id product 79 80 Truck 81 82 Bike 98 99 Truck解决方案 1 从 products.csv 文件读取数据并分配给 dfd = pd.read_csv('products.csv ')应用 pandas 切片以访问价格列在 30000 到 50000 之间的所有行，如 df[df.iloc[:, 4].between(30000, 50000)将上述结果保存到 df1应用切片以访问最后... 阅读更多

编写一个 Python 程序来读取 products.csv 文件中的数据并打印行数和列数。然后打印“产品”列值与“汽车”匹配的前十行假设，你拥有“products.csv”文件，并且行数和列数以及“产品”列值与“汽车”匹配的前十行的结果为 -行数：100 列数：8  id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear 1 2  Car    Diesel    21      16500    1530    1735       2020 4 5  Car    Gas       18      17450    1530   ... 阅读更多

假设，你拥有“products.csv”文件，并且行数和列数以及“产品”列值与“汽车”匹配的前十行的结果为 -在此处下载 products.csv 文件。行数：100 列数：8 id    product    engine    avgmileage    price    height_mm    width_mm    productionYear 1 2    Car       Diesel       21         16500       1530          1735         2020 4 5    Car         Gas        18         17450   ... 阅读更多

将驼峰式字符串拆分为序列的结果如下，输入字符串：pandasSeriesDataFrame序列为：0    pandas 1    Series 2    Data 3    Frame dtype: object为了解决这个问题，我们将按照以下步骤操作 -解决方案定义一个接受输入字符串的函数将结果变量设置为条件，例如输入不是小写和大写，并且输入字符串中没有“_”。它定义如下，result = (s != s.lower() and s != s.upper() and "_" not in s)设置 if 条件以检查结果是否为真，然后应用 re.findall 方法查找驼峰式... 阅读更多

假设，你拥有两个序列，将两个序列组合成数据框的结果如下，  Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15为了解决这个问题，我们可以有三种不同的方法。解决方案 1定义两个序列作为 series1 和 series2将第一个序列分配到数据框中。将其存储为 dfd = pd.DataFrame(series1)在数据框中创建一个列 df[‘Age’] 并将第二个序列分配到 df 中。df['Age'] = pd.DataFrame(series2)示例让我们检查以下代码以更好地理解 -import pandas as pd series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], name='Id') series2 = pd.Series([12, 13, 12, 14, 15], name='Age') ... 阅读更多

假设，你拥有一个数据框，日期、月、年列的结果如下，       date  day  month  year 0 17/05/2002 17   05    2002 1 16/02/1990 16   02    1990 2 25/09/1980 25   09    1980 3 11/05/2000 11   05    2000 4 17/09/1986 17   09    1986为了解决这个问题，我们将按照以下步骤操作 -解决方案创建一个日期列表并分配到数据框中。在“/”分隔符内应用 str.split 函数到 df[‘date’] 列。将结果分配给 df[[“day”, “month”, “year”]]。示例让我们检查以下代码以更好地理解 -import ... 阅读更多

假设，你拥有一个序列，转换为虚拟变量的结果如下，    Female Male 0    0    1 1    1    0 2    0    1 3    1    0 4    0    1 5    0    0 6    1    0 7    1    0为了解决这个问题，我们将按照以下步骤操作 -解决方案创建一个包含“男性”和“女性”元素的列表并分配到序列中。在序列内应用 get_dummies 函数并将 dummy_na 值设置为 False。它定义如下，pd.get_dummies(series, dummy_na=False)示例让我们检查以下代码以... 阅读更多

假设，你拥有一个数据框，转换为 latex 的结果如下， \begin{tabular}{lrr} \toprule {} &   Id &  Age \ \midrule 0 &    1 &    12 \ 1 &    2 &    13 \ 2 &    3 &    14 \ 3 &    4 &    15 \ 4 &    5 &    16 \ \bottomrule \end{tabular}解决方案为了解决这个问题，我们将按照以下步骤操作 -定义一个数据框将 to_latex() 函数应用于数据框并将索引和多行值设置为 True。它定义如下，df.to_latex(index = True, multirow = True)示例让我们... 阅读更多

生成偶数长度随机四位数 PIN 码的结果如下，输入序列大小 4随机四位数 PIN 码序列 0    0813 1    7218 2    6739 3    8390为了解决这个问题，我们将按照以下步骤操作 -解决方案创建一个空列表并将结果设置为 True设置 while 循环并从用户获取大小设置 if 条件以查找大小为偶数或奇数。如果大小为奇数，则将结果分配为 False 并运行循环，直到输入偶数。l = [] while(True):    size = int(input("输入... 阅读更多