对上述的总结
时间: 2024-02-11 12:06:07 浏览: 6
好的,对于上述问题,我的回答是:
1. 根据提供的数据,我使用 pandas 生成了一个二维表,代码如下:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'省份': ['安徽', '山东', '安徽', '江苏', '山东', '浙江', '河南', '安徽', '山东', '江苏', '山东', '浙江', '安徽'],
'年份': [2019, 2019, 2017, 2018, 2018, 2017, 2019, 2018, 2017, 2019, 2020, 2018, 2020],
'降雨量': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4]
})
print(df)
```
2. 我使用 pandas 中的 `pivot` 函数对上述二维表进行了数据透视,生成了一个新的二维表,代码如下:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'省份': ['安徽', '山东', '安徽', '江苏', '山东', '浙江', '河南', '安徽', '山东', '江苏', '山东', '浙江', '安徽'],
'年份': [2019, 2019, 2017, 2018, 2018, 2017, 2019, 2018, 2017, 2019, 2020, 2018, 2020],
'降雨量': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4]
})
table = df.pivot(index='省份', columns='年份', values='降雨量')
print(table)
```
以上就是我的总结和回答,希望对您有所帮助。