创建如下DataFrame，其中数据为1-100之间的随机数 2.基于B列进行排序 3.输出行号为4的行数据

创建一个包含1到100之间随机数的DataFrame，我们可以使用Python的pandas库。首先，我们需要导入必要的库并生成数据。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame，设index为行索引，列名为A和B，值为1到100的随机数
df = pd.DataFrame({
    'A': list(range(1, 101)),
    'B': np.random.randint(1, 101, size=100)
})

# 对DataFrame按照B列进行升序排序
df_sorted = df.sort_values('B')

# 输出第4行的数据（注意行号是从0开始计数的）
fourth_row_data = df_sorted.iloc[3]

# 显示结果
print("原始 DataFrame:")
print(df)
print("\n排序后的 DataFrame:")
print(df_sorted)
print("\n第四行数据:")
print(fourth_row_data)

相关问题

python写代码1.创建如下DataFrame, 其中数据为|-100之间的随机数 2.基于B列进行排序 3.输出行号为4的行数据

在Python中，我们可以使用pandas库来创建DataFrame并进行操作。以下是如何完成你所描述的任务：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame，其中A、B两列包含-100到0之间的随机数
data = {
    'A': np.random.randint(-100, 0, size=10),  # 生成10个-100到0的随机整数作为A列的数据
    'B': np.random.randint(-100, 0, size=10)   # 同样为B列生成数据
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照B列进行降序排序（默认）
df_sorted = df.sort_values('B', ascending=False)

# 输出第4行的数据
fourth_row_data = df_sorted.iloc[3]  # iloc用于按索引获取行，注意Python的索引是从0开始的

print("原始 DataFrame:")
print(df)
print("\n按照B列降序排列后的 DataFrame:")
print(df_sorted)
print("\n第4行的数据显示:")
print(fourth_row_data)