假设您有一个 DataFrame，DataFrame 为： id mark age 0 1 70   12 1 2 60   13 2 3 40   12 3 4 50   13 4 5 80   12 5 6 90   13 6 7 60   12 并且，选择任意随机奇数索引行的结果是，随机奇数索引行是： id    4 mark   50 age    13解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-定义一个 DataFrame创建一个空列表以追加奇数索引值创建一个 for 循环来访问所有索引。它被定义为... 阅读更多

假设您有两个 DataFrame，第一个 DataFrame 为 id country 0 1 India 1 2 UK 2 3 US 3 4 China 第二个 DataFrame 为 id City 0 1 Chennai 1 11 Cambridge 2 22 Chicago 3 4 Chengdu 并且根据相同列合并的结果是，根据相同列合并数据 - id  id    country    City 0 1    India    Chennai 1 4    China    Chengdu解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-定义两个 DataFrame根据相同的列 id 合并两个 DataFrame，如下所示，pd.merge(first_df,... 阅读更多

假设您有一个 DataFrame， col1 col2 0 o    e 1 e    e 2 i    u 3 e    o 4 i    i 5 u    o 6 e    a 7 u    o 8 a    u 9 e    a 匹配索引和计数的结果是，索引为 col1 col2 1 e    e 4 i    i 计数为 2解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-定义一个 DataFrame使用下面的方法比较第一个和第二个匹配索引值，df.iloc[np.where(df.col1==df.col2)])使用...查找匹配列的总数 阅读更多

假设您有一个 DataFrame 0 1 2 0 10 20 30 1 40 50 60 2 70 80 90 将 1 替换为 DataFrame 对角线的结果为-0 1 2 0 1 20 30 1 40 1 60 2 70 80 1 解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-定义一个 DataFrame创建嵌套 for 循环来访问所有行和列，for i in range(len(df)):    for j in range(len(df)):检查是否满足匹配对角线的条件，如果匹配，则将位置替换为 1。它在下面定义，if i == j:    df.iloc[i ... 阅读更多

假设您有一个 DataFrame，one two three 0 12 13 5 1 10 6 4 2 16 18 20 3 11 15 58 将最小值存储在新行和新列中的结果为-添加新列以存储最小值  one   two  three min_value 0 12    13   5       5 1 10    6    4       4 2 16    18  20      16 3 11    15  58      11 添加新行以存储最小值    one   two   three min_value 0   ... 阅读更多

假设您有一个包含学生记录的 sqlite3 数据库，读取所有数据的结果为，  Id Name 0 1 stud1 1 2 stud2 2 3 stud3 3 4 stud4 4 5 stud5 解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-定义一个新连接。它显示如下，con = sqlite3.connect("db.sqlite3")使用以下函数从数据库读取 sql 数据，pd.read_sql_query()使用 read_sql_query 和连接从表中选择所有学生数据，pd.read_sql_query("SELECT * FROM student", con) 示例让我们看看完整的实现以更好地理解-import pandas as pd import sqlite3 con = sqlite3.connect("db.sqlite3") df = ... 阅读更多

假设您有一个序列，布尔运算的结果为，And 运算为：0    True 1    True 2    False dtype: bool Or 运算为：0    True 1    True 2    True dtype: bool Xor 运算为：0    False 1    False 2    True dtype: bool 解决方案我们将遵循以下方法来解决这个问题。定义一个序列创建一个包含布尔值和 nan 值的序列对序列中每个元素执行按位 & 运算与布尔 True 的运算，如下所示，series_and = pd.Series([True, np.nan, False], dtype="bool") & True 对按位 | 运算执行布尔 True... 阅读更多

输入-假设您有一个 DataFrame，索引和列转置的结果为，转置后的 DataFrame 为  0 1 0 1 4 1 2 5 2 3 6 解决方案 1 定义一个 DataFrame设置嵌套列表推导式以迭代二维列表数据中的每个元素并将其存储在 result 中。result = [[data[i][j] for i in range(len(data))] for j in range(len(data[0])) 将 result 转换为 DataFrame，df2 = pd.DataFrame(result) 示例让我们看看完整的实现以更好地理解-import pandas as pd data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] df = pd.DataFrame(data) print("原始 DataFrame 为", df) result = [[data[i][j] ... 阅读更多

输入-假设您有一个 DataFrame，移动第一列并填充缺失值的结果为， one two three 0 1   10 100 1 2   20 200 2 3   30 300 输入值 15  one two three 0 15  1   10 1 15  2   20 2 15  3   30 解决方案我们将遵循以下方法来解决这个问题。定义一个 DataFrame使用以下代码移动第一列，data.shift(periods=1, axis=1)从用户处获取值并验证其是否同时能被 3 和 5 整除。如果结果为真，则填充缺失... 阅读更多

输入-假设您有一个序列，默认浮点分位数值为 3.0 解决方案我们将遵循以下步骤来解决这个问题-定义一个序列将分位数默认值 .5 分配给序列并计算结果。它在下面定义，data.quantile(.5) 示例让我们看看完整的实现以更好地理解-import pandas as pd l = [10,20,30,40,50] data = pd.Series(l) print(data.quantile(.5)) 输出 30.0