假设您有一个时间序列，并且需要得到给定序列中前三天和后三天的结果，如下所示：

生成数据框中每一行最大值除以最小值的结果如下：

假设您有一个数据框，并且需要得到每一列中第二小值的计算结果，如下所示：

假设您有一个数据框，并且缺失值数量最少的列如下所示：

假设您有一个日期范围，并且需要得到总工作日数的结果，如下所示：

假设您有一个数据框，并且需要得到使用 C 顺序和 F 顺序展平记录的结果，如下所示：

假设您有一个数据框，并且需要得到包含元组值的列表的 OrderedDict 的结果，如下所示：

假设您有一个数据框，并且需要得到调整后的和未调整的 EWM 的结果，如下所示：

解决方案为了解决这个问题，我们将按照以下步骤操作：定义一个数据框在 method='linear'、limit_direction='forward' 和 fill NaN limit=2 内部应用 df.interpolate 函数df.interpolate(method ='linear', limit_direction ='forward', limit = 2)示例import pandas as pd df = pd.DataFrame({"Id":[1, 2, 3, None, 5],                      "Age":[12, 12, 14, 13, None],                      "Mark":[80, 90, None, 95, 85],                   }) print("Dataframe is:",df) print("Interpolate missing values:") print(df.interpolate(method ='linear', limit_direction ='forward', limit = 2))输出Dataframe is:    Id     Age   Mark 0 1.0    12.0   80.0 1 2.0    12.0   90.0 2 3.0    14.0   NaN 3 NaN    13.0   95.0 4 5.0    NaN    85.0 Interpolate missing values:    Id     Age    Mark 0 1.0    12.0    80.0 1 2.0    12.0    90.0 2 3.0    14.0    92.5 3 4.0    13.0    95.0 4 5.0    13.0    85.0

假设您有一个数据框，并且重命名轴的结果为：重命名索引：index    Id    Age    Mark    0    1.0    12.0   80.0    1    2.0    12.0   90.0    2    3.0    14.0   NaN    3    NaN    13.0   95.0    4    5.0    NaN    85.0解决方案为了解决这个问题，我们将按照以下步骤操作：定义一个数据框在 axis name 为 'index' 且 axis=1 内部应用 df.rename_axis() 函数df.rename_axis('index',axis=1)示例import pandas as pd df = pd.DataFrame({"Id":[1, 2, 3, None, 5],                      "Age":[12, 12, 14, 13, None],                      "Mark":[80, 90, None, 95, 85],                   }) print("Dataframe is:",df) print("Rename index:") df = df.rename_axis('index',axis=1) print(df)输出Dataframe is:    Id    Age    Mark 0 1.0    12.0   80.0 1 2.0    12.0   90.0 2 3.0    14.0   NaN 3 NaN    13.0   95.0 4 5.0    NaN    85.0 Rename index: index    Id    Age    Mark    0    1.0    12.0   80.0    1    2.0    12.0   90.0    2    3.0    14.0   NaN    3    NaN    13.0   95.0    4    5.0    NaN    85.0