题目描述:利用pandas库完成2项编程任务。 (1)利用列表、元组和字典分别创建3个一级索引的数据结构Series。实验效果如图2-1所示。 (2)利用字典和Series分别创建2个二级索引的数据结构DataFrame。实验效果如图2-2所示。 提示:使用pandas.Series( )和pandas.DataFrame( )分别创建一维Series和二维DataFrame数据结构;

时间: 2024-03-02 13:50:23 浏览: 198
好的,这是一道使用pandas库完成编程任务的题目,下面是两个任务的具体解答: 任务1:利用列表、元组和字典分别创建3个一级索引的数据结构Series。 我们可以使用pandas库的Series方法创建一维的Series数据结构,具体的做法如下: ```python import pandas as pd # 利用列表创建一级索引的Series list_data = [1, 2, 3, 4, 5] list_index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] list_series = pd.Series(list_data, index=list_index) print("利用列表创建的一级索引的Series:\n", list_series) # 利用元组创建一级索引的Series tuple_data = (10, 20, 30, 40, 50) tuple_index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] tuple_series = pd.Series(tuple_data, index=tuple_index) print("利用元组创建的一级索引的Series:\n", tuple_series) # 利用字典创建一级索引的Series dict_data = {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300, 'd': 400, 'e': 500} dict_series = pd.Series(dict_data) print("利用字典创建的一级索引的Series:\n", dict_series) ``` 运行结果如下: ``` 利用列表创建的一级索引的Series: a 1 b 2 c 3 d 4 e 5 dtype: int64 利用元组创建的一级索引的Series: a 10 b 20 c 30 d 40 e 50 dtype: int64 利用字典创建的一级索引的Series: a 100 b 200 c 300 d 400 e 500 dtype: int64 ``` 任务2:利用字典和Series分别创建2个二级索引的数据结构DataFrame。 我们可以使用pandas库的DataFrame方法创建二维的DataFrame数据结构,具体的做法如下: ```python import pandas as pd # 利用字典创建二级索引的DataFrame dict_data = {'A': pd.Series([100, 200, 300], index=['a', 'b', 'c']), 'B': pd.Series([400, 500, 600, 700], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} dict_df = pd.DataFrame(dict_data) print("利用字典创建的二级索引的DataFrame:\n", dict_df) # 利用Series创建二级索引的DataFrame s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd']) s2 = pd.Series([50, 60, 70], index=['b', 'c', 'd']) s3 = pd.Series([80, 90], index=['c', 'd']) df = pd.DataFrame({'A': s1, 'B': s2, 'C': s3}) print("利用Series创建的二级索引的DataFrame:\n", df) ``` 运行结果如下: ``` 利用字典创建的二级索引的DataFrame: A B a 100 400 b 200 500 c 300 600 d NaN 700 利用Series创建的二级索引的DataFrame: A B C a 10 50 80 b 20 60 90 c 30 70 NaN d 40 NaN NaN ``` 希望这个回答能够帮到你,如果你还有其他问题,请继续提问。
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