说明：data = np.arange(1000,16000,1000).reshape(5,3) 要求：根据二维数组data创建DataFrame，并依次完成以下任务： 1、使用insert()函数在第一列的位置插入列，列名为“营业收入”、值为55000； 2、使用rename()函数在原数据上修改列名，从左到右列名为：营业收入、销售费用、管理费用、财务费用； 3、使用drop()函数在原数据上删除最后一行

好的，以下是实现这些任务的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建二维数组data
data = np.arange(1000, 16000, 1000).reshape(5, 3)

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 在第一列位置插入新列
df.insert(0, "营业收入", 55000)

# 修改列名
df.rename(columns={0: "营业收入", 1: "销售费用", 2: "管理费用"}, inplace=True)
df.columns = ["营业收入", "销售费用", "管理费用", "财务费用"]

# 删除最后一行
df.drop(df.index[-1], inplace=True)

print(df)

运行代码后，输出结果为：

   营业收入   销售费用   管理费用  财务费用
0  55000   1000   2000   3000
1  55000   4000   5000   6000
2  55000   7000   8000   9000
3  55000  10000  11000  12000

因此，代码成功实现了以上三个任务。

相关问题

创建一个2维10*10数组，使该数组边界值为1，内部的值为0。 ⑥ 创建一个从10到49的ndarray对象,并进行倒序复制给另一个变量 ⑦ a=np.arange(0,20).reshape(4,5),需要更换第二行和三行的位置

当然，我可以帮助您完成这些Python操作。

① 要创建一个2维10x10数组，边界值为1，内部值为0，我们可以使用`numpy`中的`full`或`ones`函数，然后用0填充中心：

import numpy as np

# 创建边界的1，然后用0填充内部
arr = np.full((10, 10), 1, dtype=int)
arr[1:-1, 1:-1] = 0  # 剪掉边界，只保留中心的0

② 创建一个从10到49的`ndarray`对象并倒序复制给另一个变量，我们可以这样做：

start = 10
stop = 50
arr = np.arange(start, stop)  # 注意索引从0开始，所以这里是10到49
arr_reversed = arr[::-1]  # 使用切片倒序复制

③ 对于`a=np.arange(0,20).reshape(4,5)`，如果要交换第二行（索引1）和第三行（索引2），可以先保存原始数据，然后用新的顺序重新赋值：

a = np.arange(0, 20).reshape(4, 5)
original_data = a.copy()  # 保存原始数据以防覆盖
a[[1, 2]] = a[[2, 1]]  # 交换第2行和第3行

现在，`a`数组的第二和第三行已经互换位置了。

df_obj = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3), index=[4, 3, 5])是什么意思

这段代码创建了一个名为`df_obj`的数据框（DataFrame），它是由NumPy库中的数组操作生成的。具体来说：

1. `pd.DataFrame` 是pandas库中的一个数据结构，用于存储表格数据，每一列可以是不同类型的变量。

2. `np.arange(9)` 创建了一个从0到8（不包括9）的等差数列，共9个元素。

3. `.reshape(3, 3)` 将这个一维数组转换成一个3x3的二维数组，即3行3列的矩阵。

4. `index=[4, 3, 5]` 定义了数据框的索引（index）。这里设置索引为数值4, 3, 和5，这意味着行的标签不是默认的数字0, 1, 2，而是这些指定的值。

所以，整个表达式的意思是，构建了一个3行3列的数据框，其中的数据是从0到8，行索引分别为4, 3, 和5。你可以这样理解它：

# 创建数据
data = np.array([[0, 1, 2],
                 [3, 4, 5],
                 [6, 7, 8]])

# 设置索引
index = [4, 3, 5]

# 构建DataFrame
df_obj = pd.DataFrame(data, index=index)