输入 - 假设我们有一个 DataFrame，并根据职位对记录进行分组，如下所示：职位 建筑师 1 程序员 2 科学家 2解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame对“职位”列应用 groupby 方法，并计算计数，如下所示：df.groupby(['Designation']).count()示例让我们看看以下实现，以便更好地理解。import pandas as pd data = { 'Id':[1,2,3,4,5],          'Designation': ['architect','scientist','programmer','scientist','programmer']} df = pd.DataFrame(data) print("DataFrame is",df) print("groupby based on designation:") print(df.groupby(['Designation']).count())输出职位 建筑师 1 程序员 2 科学家 2

输入 - 假设我们有一个包含“城市”和“州”列的 DataFrame，并找到以“k”开头的城市和州名称，并存储到另一个 CSV 文件中，如下所示：城市，州 科钦，喀拉拉邦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检查城市是否以“k”开头，如下所示：df[df['City'].str.startswith('K') & df['State'].str.startswith('K')]最后，将数据存储到“CSV”文件中，如下所示：df1.to_csv(‘test.csv’)示例让我们看看以下实现，以便更好地理解。import pandas as pd import random as r data = { 'City': ['Chennai', 'Kochi', 'Kolkata'], 'State': ['Tamilnad', 'Kerala', 'WestBengal']} df = pd.DataFrame(data) print("DataFrame is", df) df1 = ... 阅读更多

输入 - 假设示例 DataFrame 为：Id 名称 0 1 Adam 1 2 Michael 2 3 David 3 4 Jack 4 5 Peter输出 - 随机行是 Id 5 名称 Peter解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame使用 df.shape[0] 计算行数，并将其分配给 rows 变量。设置 random_row 值，如下所示使用 randrange 方法。random_row = r.randrange(rows)在 iloc 切片中应用 random_row 以在 DataFrame 中生成任意一行。它定义如下：df.iloc[random_row, :]示例让我们看看以下实现，以便更好地理解。import pandas as pd import random as r data = { ... 阅读更多

输入 - 假设示例 DataFrame 为：Id 名称 0 1 Adam 1 2 Michael 2 3 David 3 4 Jack 4 5 Peter输出 - 排序后元素降序排列，如下所示：Id 名称 4 5 Peter 1 2 Michael 3 4 Jack 2 3 David 0 1 Adam解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame基于“名称”列应用 DataFrame sort_values 方法，并添加参数 ascending=False 以降序显示数据。它定义如下：df.sort_values(by='Name', ascending=False)示例让我们看看以下实现，以便更好地理解。import pandas as pd data = {'Id': [1, ... 阅读更多

输入 - 假设示例 DataFrame 为：Id 年龄 薪资 0 1 27 40000 1 2 22 25000 2 3 25 40000 3 4 23 35000 4 5 24 30000 5 6 32 30000 6 7 30 50000 7 8 28 20000 8 9 29 32000 9 10 27 23000输出 - 给定切片行的平均值和乘积的结果为：平均值为 年龄 23.333333 薪资 33333.333333 乘积为 年龄 12650 薪资 35000000000000解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义 ... 阅读更多

输入 - 假设您有一个 DataFrame：Id 年龄 0 1 21 1 2 23 2 3 32 3 4 35 4 5 18输出 - 20 到 30 岁之间的年龄总数为 2。解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame设置 DataFrame 的“年龄”列在 20 到 30 之间。将其存储在 result DataFrame 中。它定义如下：df[df['Age'].between(20,30)]最后，计算 result 的长度。示例让我们看看以下实现，以便更好地理解。import pandas as pd data = {'Id':[1,2,3,4,5],'Age':[21,23,32,35,18]} df = pd.DataFrame(data) print(df) print("Count the age between 20 to 30") result = df[df['Age'].between(20,30)] print(len(result))输出Id 年龄 0 1 21 1 2 23 2 3 32 3 4 35 4 5 18 统计 20 到 30 岁之间的年龄 2

输入 - 假设您有 DataFrame：Id 名称 等级 0 1 stud1 A 1 2 stud2 B 2 3 stud3 C 3 4 stud4 A 4 5 stud5 A输出 - 以及“A”等级学生的姓名结果：0 stud1 3 stud4 4 stud5解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame将值与 DataFrame 进行比较df[df['Grade']=='A']将结果存储在另一个 DataFrame 中并获取“名称”。示例让我们看看以下实现，以便更好地理解。import pandas as pd data = [[1, 'stud1', 'A'], [2, 'stud2', 'B'], [3, 'stud3', 'C'], [4, 'stud4', 'A'], ... 阅读更多

输入 - 假设您有一个 DataFrameDataFrame 为 Id 年龄 薪资 0 1 27 40000 1 2 22 25000 2 3 25 40000 3 4 23 35000 4 5 24 30000 5 6 32 30000 6 7 30 50000 7 8 28 20000 8 9 29 32000 9 10 27 23000输出 - 以及员工 ID 和薪资的最低年龄结果：Id 薪资 1 2 25000解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame设置 ... 阅读更多

输入 - 假设我们有一个这样的 Series：[“one”, “two”, “eleven”, “pomegranates”, “three”]，字符串的最大长度是“Pomegranates”解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 Series将 maxlen 的初始值设置为 0将“maxstr”的值最初设置为空字符串。创建一个 for 循环，依次访问 Series 中的所有值，并创建一个 if 条件，根据长度进行比较，如下所示：for i in res:    if(len(i)>maxlen):       maxlen = len(i)       maxstr = i最后，打印存储在 ... 阅读更多

输入 - 假设你有一个Series，0 11 1 12 2 66 3 24 4 80 5 40 6 28 7 50输出 - 前四行的最大值为 66。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Series将行值设置为 data.iloc[0:4]。最后，从行 Series 中找到最大值。示例让我们看看完整的实现，以便更好地理解：import pandas as pd l = [11,12,66,24,80,40,28,50] data = pd.Series(l) rows = data.iloc[0:4] print(rows.max())输出66