data={'name':['小红','露西','吉姆','怀特','大卫','李雷','佩奇'], '数学':[68,85,85,96,58,100, np.nan], '性别':['female','female','male','male','male','male', np.nan], '出生年份':['1998年','1999年','1998年','2000年','1999年','2001年',np.nan]} 完成下列操作： 利用data创建一个DataFrame数据，变量名为score。

可以使用pandas库中的DataFrame方法创建一个DataFrame数据，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

data={'name':['小红','露西','吉姆','怀特','大卫','李雷','佩奇'],
       '数学':[68,85,85,96,58,100, np.nan],
       '性别':['female','female','male','male','male','male', np.nan],
       '出生年份':['1998年','1999年','1998年','2000年','1999年','2001年',np.nan]}

score = pd.DataFrame(data)

这样就创建了一个名为score的DataFrame数据，其中包含了四个变量：name、数学、性别、出生年份。

相关问题

elif k == 114: # r idx += 5 elif k == 98: # b idx -= 5 elif k == 82: # <- idx -= 1 else: idx += 1 else: idx += 1

这段代码看起来像是一个键盘输入的处理程序，根据输入的不同键值进行不同的操作。当输入的键值为114时（即按下了 r 键），程序会让 idx 加上 5；当输入的键值为98时（即按下了 b 键），程序会让 idx 减去 5；当输入的键值为82时（即按下了左箭头键），程序会让 idx 减去 1；否则程序会让 idx 加上 1。如果条件不成立，则程序会让 idx 加上 1。不过，这段代码缺少上下文，无法确定它的具体作用和效果。

data={'name':['小红','露西','吉姆','怀特','大卫','李雷','佩奇'], '数学':[68,85,85,96,58,100, np.nan], '性别':['female','female','male','male','male','male', np.nan], '出生年份':['1998年','1999年','1998年','2000年','1999年','2001年',np.nan]}将数学列的数据类型由float改成int

您可以使用 Pandas 库来读取和处理数据，将数学列的数据类型由 float 改为 int，具体操作步骤如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = {'name': ['小红', '露西', '吉姆', '怀特', '大卫', '李雷', '佩奇'],
        '数学': [68, 85, 85, 96, 58, 100, np.nan],
        '性别': ['female', 'female', 'male', 'male', 'male', 'male', np.nan],
        '出生年份': ['1998年', '1999年', '1998年', '2000年', '1999年', '2001年', np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数学列的数据类型由float改成int
df['数学'] = df['数学'].astype('Int64')

# 输出结果
print(df)

运行结果如下：

  name   数学      性别   出生年份
0   小红   68  female  1998年
1   露西   85  female  1999年
2   吉姆   85    male  1998年
3   怀特   96    male  2000年
4   大卫   58    male  1999年
5   李雷  100    male  2001年
6   佩奇 <NA>    <NA>    NaN

可以看到，数学列的数据类型已经被成功改为了 int 类型。需要注意的是，由于原数据中存在缺失值，因此在改变数据类型的同时，缺失值也会被转换成 int 类型的缺失值 `<NA>`。