用python构建一个7*3的dataframe，求这个dataframe第3行的百分位数值

可以使用 pandas 库来构建这个 dataframe，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构建 dataframe
df = pd.DataFrame(np.random.rand(21).reshape(7, 3))

# 求第3行的百分位数值
result = np.percentile(df.iloc[2], 50)

# 输出结果
print(result)

输出结果为第3行的中位数。如果需要求其他百分位数值，可以修改代码中的第50行的百分数值。

相关问题

请用python构建一个10*10的dataframe，然后构建一个1*10的dataframe，且每列的数值等于第一个dataframe每一列的均值

好的，我会按照您的要求进行回答。关于您的问题，以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构建10*10的dataframe
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 10))

# 构建1*10的dataframe
mean_df = pd.DataFrame(df.mean()).T

# 将每列的数值等于第一个dataframe每一列的均值
mean_df = pd.concat([mean_df]*10, ignore_index=True)

# 输出结果
print("10*10的dataframe：\n", df)
print("1*10的dataframe，每列的数值等于第一个dataframe每一列的均值：\n", mean_df)

希望我的回答能够帮助到您。

构建3个3*5的dataframe，第三个dataframe的元素是前两个dataframe元素的差

import pandas as pd
import numpy as np

# 构建第一个dataframe
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(3, 5)), columns=list('ABCDE'))
print("df1:\n", df1)

# 构建第二个dataframe
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(3, 5)), columns=list('ABCDE'))
print("df2:\n", df2)

# 构建第三个dataframe，元素为前两个dataframe元素的差
df3 = df1 - df2
print("df3:\n", df3)

输出结果：

df1:
    A  B  C  D  E
0  7  9  8  0  8
1  6  5  7  1  0
2  9  0  8  8  2
df2:
    A  B  C  D  E
0  9  9  8  6  3
1  5  0  8  3  6
2  0  2  4  4  7
df3:
    A  B  C  D  E
0 -2  0  0 -6  5
1  1  5 -1 -2 -6
2  9 -2  4  4 -5