import pandas as pd可理解为导入pandas库并简写为pd。 3. 别名的作用 别名的作用是引用pandas库中的函数和类,不必每次都写完整的pandas,可以用别名pd代替。 # 常规导入代码示例 import pandas s1 = pandas.Series([1, 2, 3, 4]) s2 = pandas.Series(["赵", "钱", "孙", "李"]) s3 = pandas.Se...
import pandas as pd是Python语言中的一条导入语句,它的作用是将Pandas库导入到当前的Python环境中,并给它指定一个别名pd。这样,在后续的代码中,就可以通过pd来访问Pandas库提供的所有功能和类。 阐述为什么使用import ... as ...语法: 使用import ... as ...语法的主要目的是为了方便和简化代码。通过给导入...
import pandas as pd s1 = pd. Series (["学习", "运动", "睡觉", "吃饭"], index = ["01", "02", "03", "04"]) sl ["03"] = "休息" bm = s1. index sub = s1. values time = [40,90,79,30] num = [13,2,10,3] col = ["活动", "时长", "次数"] ...
题干中提到的程序代码使用了Pandas库中的Series对象,创建了一个序列ser_obj,其中数据为range(1,6)(即1到5),索引为[5,3,0,4,21]。然后调用sort_index()方法对这个序列的索引进行排序,并输出排序后的结果。 定义与性质: pd.Series(data, index=index)用于创建一个序列,其中data为序列的数据,index为数据...
1、import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2、S1=pd.Series([‘a’,’b’,’c’]) series是一组数据与一组索引(行索引)组成的数据结构 3、S1=pd.Series([‘a’,’b’,’c’],index=(1,3,4)) 指定索引 ...
import pandas as pd df=pd.read_csv('sales.csv') df['r'] = pd.cut(df['recency'],4,labels=['4','3','2','1']).astype('str') df['f'] = pd.cut(df['frequenc_牛客网_牛客在手,offer不愁
import pandas as pd s=pd.Series([1,2,3],index=['2','3','1']) print(s['2']) 上述代码的输出结果是( ) (A) 1 (B) 2 (C) 3 (D) 报错 相关知识点: 试题来源: 解析 答案为A 1 在给定的代码中,创建了一个pandas的Series,它的值为[1,2,3],索引为['2','3','1']。索引和...
答案 C 解析 null 本题来源 题目:请阅读下面一段程序: import pandas as pd ser_obj = pd.Series(range(1, 6), index=[5, 3, 1, 3, 2]) print(ser_obj) 执行上述程序后,最终输出的结果为( )。 来源: 数据分析技术习题及参考答案 收藏 反馈 分享...
import pandas as pd items = pd.read_csv('items.csv',sep = ',') signup = pd.read_csv('signup.csv',sep = ',') signup1 = pd.read_csv('signup1.csv',sep = ',') data = pd.merge(items,pd.concat([signup,signup1],sort = True),how = 'left',on = 'item_id') table =...
import pandas as pd df = pd.read_csv("nowcoder.csv", dtype="object") df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], format="%Y-%m-%d").dt.day df.drop_duplicates(subset=['user_id', 'date'], inplace=True) df['rank'] = df.groupby(by='user_id')['date'].rank() df['sub'] ...