import pandas as pd d = pd.read_csv('Nowcoder.csv',dtype='object') pd.set_option('display.width',300) pd.set_option('display.max_rows',None) pd.set_option('display.max_columns',None) print(d.dropna(axis=0,how = 'any')) """ dropna 函数删除 Nowcoder 数据帧中的缺失值,并将结果存储回 Nowcoder 变量中 axis=0 表示删除包含缺失值的行。如果要删除包含...

import pandas as pd df = pd.read_csv('Nowcoder.csv') cond1 = df[df['Level'] == 7]['Achievement_value'] cond2 = df['Achievement_value'].sum() print(cond1/cond2)

import pandas as pd df = pd.read_csv('Nowcoder.csv') print(df['Level'].value_counts().to_frame()) #to_frame 方法将众数转换为 DataFrame 格式输出

import pandas as pd df = pd.read_csv('Nowcoder.csv') print(df['Language'].nunique(), df['Language'].tolist(), sep = '\n') # unique()方法返回的是去重之后的不同值，而nunique()方法则直接放回不同值的个数

import pandas as pd df = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",", dtype=object) print(df[df["Language"] == "Python"]) """ df['Language'] == 'Python' 创建一个布尔型 Series，该 Series 的长度与 df 的长度相同， 并且对应于每行数据，如果该行中 'Language' 列的值为 'Python'，则该行对应的 Series 元素为 True，否则为 False。 最后，使用布尔型 Series 作为索引，将 DataFrame 中所有 'Lan...

import pandas as pd df = pd.read_csv("Nowcoder.csv") print(df.isnull().any(axis=0)) """ DataFrame 对象的 isnull() 方法被调用，该方法返回一个布尔型 DataFrame， 其中每个元素都指示原始 DataFrame 中的相应元素是否为缺失值（NaN）。对于缺失值， isnull() 返回 True，否则返回 False。 最后，any() 和 axis 参数被用来确定哪些列包含缺失值。any() 方法在给定轴上返回 任何元素为 True 的行或列。当 axis = 0 时，any() 沿着...

my_list = [2 ** i for i in range(1, 11)] for i in my_list: print(i)

num_list = [] for i in range(10,51): num_list.append(i) print(num_list) print(num_list[0], num_list[-1])

users_list = [ 'Niuniu' ,'Niumei' , 'Niu Ke Le' ] for i in users_list: # print(f'Hi, {i}! Welcome to Nowcoder!' ) print('Hi, %s! Welcome to Nowcoder!'%i) print("Happy Programmers' Day to everyone!")

str1 = input().split() str2 = input() print(str1) # str3 = str1[:-1] # print(str3) # str3.append(str2) # print(str3) del str1[-1] print(str1) str1.append(str2) print(str1)

list = ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'] print(list[3]) print(list[2:])

h = input().split(' ') h1 = int(h[0]) h2 = int(h[1]) print(h1*2, h2*2, sep = '\n')

grade = input().split(' ') niuniu = int(grade[0]) kele = int(grade[1]) xiaomei = int(grade[2]) pople = {niuniu:'Python', kele:'Java', xiaomei:'C'} max = max(pople) print(pople[max])