import pandas as pd import numpy as np D = pd.DataFrame([range(1,8),range(2,9)]) print(D.corr(methon='spearman')) s1 = D.loc[0] s2 = D.loc[1] print(s1.corr(s2,methon='spearman'))存在语法错误吗

是的，代码存在语法错误。应该是：

import pandas as pd 
import numpy as np 

D = pd.DataFrame([range(1,8),range(2,9)]) 
print(D.corr(method='spearman')) 

s1 = D.loc[0] 
s2 = D.loc[1] 
print(s1.corr(s2,method='spearman'))

注意，`corr` 方法的参数应为 `method` 而不是 `methon`。另外，计算两个序列的相关系数应使用 `s1.corr(s2, method='spearman')`，而不是 `corr(s1, s2, method='spearman')`。

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补全如下代码，打印其中非NaN变量的数量。 import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5)) b = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4)) print((a+b).______())

可以使用 count() 方法来统计非缺失值的数量，因为 NaN 在进行加法运算时会被视为缺失值。

所以，代码应该为：

print((a + b).count().sum())

其中，`count()` 方法返回的是一个 Series，它的每个元素代表了对应列中的非缺失值数量，最后通过 `sum()` 方法将所有列的非缺失值数量相加得到总数。

import numpy as np import pandas as pd data=pd.DataFrame(np.arange(4).reshape((2,2)), index=pd.Index(['row1','row2'],name='rows'), columns=pd.Index(['one','two'],name='cols')) print(data)

这段代码的作用是生成一个2行2列的DataFrame对象，其中数据为0到3的数字序列，行索引为'row1'和'row2'，列索引为'one'和'two'，并打印输出该DataFrame对象。输出结果如下：

cols  one  two
rows         
row1    0    1
row2    2    3