创建一个DataFrame对象，其值为随机整数，其中行索引为 A.B.C.D.E.F，列索引为a，b.c,d,e.f

可以使用pandas库中的DataFrame函数来创建DataFrame对象，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建随机整数数组
data = np.random.randint(, 100, size=(6, 5))

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

# 输出DataFrame对象
print(df)

输出结果如下：

    a   b   c   d   e
A  77  91  62  57  75
B  85  94  23  92  83
C  34  13  76  65  60
D  31  42  62  36  91
E  22  57  49  34  70
F  90  15  19  26  39

相关问题

创建一个DataFrame，名称命名为df，数据为3行4列的0-12范围内的整数，行索引为a，b，c，列索引为A，B，C，按照C进行降序排列。

好的，我可以回答这个问题。下面是创建DataFrame的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.arange(0, 12).reshape(3, 4)
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df = df.sort_values(by='C', ascending=False)
print(df)

输出结果如下：

   A  B   C   D
c  8  9  10  11
b  4  5   6   7
a  0  1   2   3

希望能帮到你。

# (1) 读取 "datalstudent.xlsx" 文件，创建名为 "student" 的 DataFrame # (2) 随机显示 student 对象的 5 行数据 # (3) 查看 student 对象的列信息 # (4) 查看 student 对象的维度信息 # （5）访问 student 对象中行整数索引为2、列整数索引为1的数据元素 # （6）将 student 对象中的 ID 字段设置为索引字段 # （7）在 student 对象中查询姓名为“程伟”学生的信息 # （8）使用'成绩'列对 student 对象进行升序排序 # （9）使用'专业'列对 student 对象进行分组，创建名为 'student_group' 对象 # （10）使用 student_group 对象对'成绩'列计算平均值 # （11）以'姓名'列为子集，删除 student 对象中的重复值 # （12）统计 student 对象各列中缺失值的数量 # （13）统计 student 对象中各个专业学生数量

好的，让我来逐一回答你的问题：

(1) 读取 "datalstudent.xlsx" 文件，创建名为 "student" 的 DataFrame

import pandas as pd
student = pd.read_excel('datalstudent.xlsx')

(2) 随机显示 student 对象的 5 行数据

student.sample(5)

(3) 查看 student 对象的列信息

student.columns

(4) 查看 student 对象的维度信息

student.shape

(5) 访问 student 对象中行整数索引为2、列整数索引为1的数据元素

student.iloc[2, 1]

(6) 将 student 对象中的 ID 字段设置为索引字段

student.set_index('ID', inplace=True)

(7) 在 student 对象中查询姓名为“程伟”学生的信息

student[student['姓名'] == '程伟']

(8) 使用'成绩'列对 student 对象进行升序排序

student.sort_values(by='成绩')

(9) 使用'专业'列对 student 对象进行分组，创建名为 'student_group' 对象

student_group = student.groupby('专业')

(10) 使用 student_group 对象对'成绩'列计算平均值

student_group['成绩'].mean()

(11) 以'姓名'列为子集，删除 student 对象中的重复值

student.drop_duplicates(subset='姓名', inplace=True)

(12) 统计 student 对象各列中缺失值的数量

student.isnull().sum()

(13) 统计 student 对象中各个专业学生数量

student['专业'].value_counts()

希望我的回答能够帮到你！