import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt exam_dict = { '学习时间':[0.50,0.75,1.00,1.25,1.5], '成绩':[10,20,13,43,20] } df = pd.DataFrame(exam_dict) df.head()的运行结果

运行 `df.head()` 可以显示 DataFrame 的前 5 行数据，默认情况下会显示前 5 行，如果想查看更多行，可以在括号中指定行数。对于这个 DataFrame，`df.head()` 的运行结果如下：

   学习时间  成绩
0   0.50  10
1   0.75  20
2   1.00  13
3   1.25  43
4   1.50  20

可以看到，这个 DataFrame 包含两列数据，一列是 `学习时间`，一列是 `成绩`。每一行数据表示一个学生的学习时间和成绩。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from scipy.io import loadmat raw_data = loadmat('ex6data1.mat') raw_data

这段代码使用了多个Python库，包括`numpy`、`pandas`、`matplotlib`、`seaborn`和`scipy`。其中，`loadmat()`函数是`scipy.io`库中的函数，它可以将MATLAB格式的文件加载到Python中。这段代码中，它加载了名为`ex6data1.mat`的文件，并将其存储在`raw_data`变量中。

在加载数据之后，可以使用`type()`函数来检查数据类型，以确保数据已正确加载。例如，在Python控制台中，您可以键入以下内容：

print(type(raw_data))

输出应该为`<class 'dict'>`，这意味着数据已经成功加载并存储在字典对象中。要访问字典中存储的数据，您可以使用相应的键。例如，要访问键为`'X'`的数据，请键入以下内容：

X = raw_data['X']

这将把`X`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'X'`的值。同样，要访问键为`'y'`的数据，请输入以下内容：

y = raw_data['y']

这将把`y`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'y'`的值。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np data_wait = pd.read_csv("2020年洋葱价格数据集.csv") UP_dataframes = data_wait[(data_wait["state"] == "Uttar Pradesh")] list_state = data_wait["state"].unique() max_adv = dict() min_adv = dict() for i in list_state: min_adv[i] = data_wait[(data_wait["state"] == i)]["min_price"].mean() max_adv[i] = data_wait[(data_wait["state"] == i)]["max_price"].mean() tabel_min = pd.DataFrame.from_dict(min_adv, orient="index") tabel_max = pd.DataFrame.from_dict(max_adv, orient="index") print(tabel_max,tabel_min) plt.hist(height=tabel_max[0], x=tabel_max.index) plt.show() plt.hist(height=tabel_min[0],x=tabel_min.index) plt.show()这个代码有甚恶问题

这段代码有一些错误和不规范之处，具体如下：

1. 在导入库的时候，应该将其放在文件的最上面，而不是中间。

2. 在导入库的时候，应该使用规范的缩写，例如将 `matplotlib.pyplot` 缩写为 `plt`。

3. 在 `pd.read_csv` 中应该传入文件路径，而不是文件名称。

4. 在 `for` 循环中，应该使用 `UP_dataframes` 而不是 `data_wait`。

5. 在 `min_adv` 和 `max_adv` 的字典中，应该将其初始化为空字典。

6. 在 `pd.DataFrame.from_dict` 中，应该将 `orient` 参数设置为 `"columns"`，而不是 `"index"`。

7. 在 `plt.hist` 中，使用了 `height` 参数，而正确的参数是 `x`。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data_wait = pd.read_csv("2020年洋葱价格数据集.csv")
UP_dataframes = data_wait[(data_wait["state"] == "Uttar Pradesh")]
list_state = data_wait["state"].unique()
max_adv = {}
min_adv = {}
for i in list_state:
    min_adv[i] = UP_dataframes[UP_dataframes["state"] == i]["min_price"].mean()
    max_adv[i] = UP_dataframes[UP_dataframes["state"] == i]["max_price"].mean()
tabel_min = pd.DataFrame.from_dict(min_adv, orient="columns")
tabel_max = pd.DataFrame.from_dict(max_adv, orient="columns")
print(tabel_max, tabel_min)
plt.hist(x=tabel_max.index, weights=tabel_max[0])
plt.show()
plt.hist(x=tabel_min.index, weights=tabel_min[0])
plt.show()