import pandas as pd # 从当前目录读取Nowcoder.csv数据集 Nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv") # 使用iloc[]方法取第10行,即第11行的数据 user_info = Nowcoder.iloc[10] # 打印user_info变量的值 print(user_info)

import pandas as pd # 从当前目录读取Nowcoder.csv数据集,并以逗号为分隔符 Nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",") # 获取Nowcoder数据框的维度,存储在nowcoder_shape变量中 nowcoder_shape = Nowcoder.shape # 打印nowcoder_shape变量的值 print(nowcoder_shape)

import pandas as pd # 从当前目录读取Nowcoder.csv数据集 Nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv",dtype=object) # 使用head()方法取前6行,存储在top_6变量中 top_6 = Nowcoder.head(6) # 打印top_6变量中的数据 print(top_6)

import pandas as pd # 从当前目录读取sales.csv数据集 sales = pd.read_csv("sales.csv") # 根据recency的值分为4段,并打分。分数为4-1,值越小分数越高 R = pd.qcut(sales["recency"], q=4, labels=["4", "3", "2", "1"]).astype("str") # 根据frequency的值分为4段,并打分。分数为1-4,值越大分数越高 F = pd.qcut(sales["frequency"], q=4, labels=["1", "2", "3", "4"]).astyp...

# 导入Pandas库 import pandas as pd # 读取数据集 sales = pd.read_csv("sales.csv") # 使用pd.qcut()根据recency的值切分成4段,并打上相应的评分标签 sales["R_Quartile"] = pd.qcut( sales["recency"], [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1], ["4", "3", "2", "1"] ) # 将R_Quartile列转换为整型 sales["R_Quartile"] = sales["R_Quartile"].astype("int") # 使用pd.qcut()...

# 导入Pandas库 import pandas as pd # 读取Nowcoder.csv文件 Nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv") # 设置显示宽度为300 pd.set_option("display.width", 300) # 显示所有列,默认只显示20列 pd.set_option("display.max_columns", None) # 显示所有行,默认只显示60行 pd.set_option("display.max_rows", None) # 对Level列升序排序 Nowcoder = Nowcoder.sort_value...

# 导入Pandas库 import pandas as pd # 读取sales.csv文件 sales = pd.read_csv("sales.csv") # 对monetary列降序排序 top = sales.sort_values(by="monetary", ascending=False) # 重置索引,删除原索引 top = top.reset_index(drop=True) # 取数据框的前3行 top_3 = top.head(3) # 打印前3行 print(top_3)

# 导入Pandas库 import pandas as pd # 读取Nowcoder1.csv文件 Nowcoder1 = pd.read_csv("Nowcoder1.csv") # 读取Nowcoder2.csv文件 Nowcoder2 = pd.read_csv("Nowcoder2.csv") # 使用pd.merge()进行内连接,以Nowcoder_ID作为键 Nowcoder_all = pd.merge(Nowcoder1, Nowcoder2, how="inner", on="Nowcoder_ID") # 选择Name、Num_of_exercise和Number_o...

# 导入Pandas库 import pandas as pd # 设置pandas显示配置,以显示完整的数据框 pd.set_option("display.width", 300) pd.set_option("display.max_rows", None) pd.set_option("display.max_columns", None) # 读取Nowcoder1.csv文件 Nowcoder1 = pd.read_csv("Nowcoder1.csv") # 读取Nowcoder2.csv文件 Nowcoder2 = pd.read_csv("Nowcoder2.csv") # ...

# 导入Pandas库 import pandas as pd # 读取items.csv文件 items = pd.read_csv("items.csv") # 读取signup.csv文件 signup = pd.read_csv("signup.csv") # 使用pd.merge()进行内连接,以item_id作为键 result = pd.merge(items, signup, on="item_id", how="inner") # 使用pd.pivot_table()进行透视: # 设置sex和department为行索引 # 设置item_name为列索引 # 使用empl...

··· # 导入Pandas库 import pandas as pd # 读取items.csv文件 items = pd.read_csv('items.csv') # 读取signup.csv文件 signup = pd.read_csv('signup.csv') # 过滤item_name为javelin的项目 javelin = items[items["item_name"] == "javelin"] # 选取职能部门functional functional = signup[signup["department"] == "functional"] # 合并function...