假设你有一个数据框，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为，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-定义一个数据框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

假设你有两个数据框，第一个数据框是  id country 0 1 India 1 2 UK 2 3 US 3 4 China第二个数据框是  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，基于相同列-id 合并数据  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-定义两个数据框根据相同的列 id 合并两个数据框如下所示，pd.merge(first_df, ... 阅读更多

假设你有一个数据框，  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，索引是  col1 col2 1 e    e 4 i    i 计数是 2解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-定义一个数据框使用以下方法比较第一个和第二个匹配索引值，df.iloc[np.where(df.col1==df.col2)])使用以下方法查找匹配列的总数， ... 阅读更多

假设你有一个数据框0 1 20 10 20 30 1 40 50 60 2 70 80 90将 1 替换为数据框对角线的结果为-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-定义一个数据框创建嵌套 for 循环以访问所有行和列，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，则将该位置替换为 1。它在下面定义，if i == j:    df.iloc[i ... 阅读更多

假设你有一个数据框，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

假设你有一个带有学生记录的 sqlite3 数据库，并且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()使用连接和 read_sql_query 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获得更好的理解-import pandas as pd import sqlite3 con = sqlite3.connect("db.sqlite3") df = ... 阅读更多

假设你有一个序列，并且布尔运算的结果为，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此问题。定义一个序列创建一个带有布尔值和 nan 值的序列对序列中每个元素执行布尔真值与按位 & 运算，如下所示，series_and = pd.Series([True, np.nan, False], dtype="bool") & True对序列中每个元素执行布尔真值与按位 | 运算 ... 阅读更多

输入-假设你有一个 DataFrame，并且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，并将结果存储在 result 中。result = [[data[i][j] for i in range(len(data))] for j in range(len(data[0]))将结果转换为 DataFrame，df2 = pd.DataFrame(result)示例让我们看看完整的实现以获得更好的理解-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-假设你有一个 DataFrame，并且将第一列向右移动一位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解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下方法。定义一个 DataFrame使用以下代码将第一列向右移动一位，data.shift(periods=1, axis=1)获取用户的输入并验证它是否同时能被 3 和 5 整除。如果结果为真，则填充 ... 阅读更多

输入-假设你有一个序列，并且默认浮点分位数值为 3.0解决方案为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-定义一个序列为序列分配分位数默认值 .5 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获得更好的理解-import pandas as pd l = [10,20,30,40,50] data = pd.Series(l) print(data.quantile(.5))输出30.0