df1 = pandas.DataFrame([[1,2],[3,4]], index =['a','b'],columns = ['A','B'])。 （1）将df1中数据扩大3倍，打印新表格。

可以使用 `df1*3` 来将所有的数据扩大3倍。完整代码如下：

import pandas

df1 = pandas.DataFrame([[1,2],[3,4]], index =['a','b'],columns = ['A','B'])

df2 = df1*3

print(df2)

输出结果为：

   A   B
a  3   6
b  9  12

相关问题

df1=pd.DataFrame(crsp_daily_rets) df2=pd.DataFrame(c_VIX_and_VXO) df3=pd.DataFrame(c_FF3_daily) ###尝试以date为键连接三表，但是连接前需要先统一三表中的日期形式

在Pandas中，如果你有三个DataFrame `df1`, `df2`, 和 `df3`，它们分别包含了不同的日期格式，比如有些可能是按照'YYYYMMDD', 'YYYY-MM-DD', 或 'YYYY/MM/DD'格式存储，为了将它们合并（通常通过`pd.merge()`或`concat()`），你需要先确保它们的日期列使用了相同的日期格式。

以下是一种步骤来统一日期列的格式，并随后进行连接：

1. **检查和统一日期格式**：
- 使用`to_datetime()`函数将每一列的日期转换为日期时间对象，允许设置默认的解析规则，例如：

     df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'], format='%Y%m%d')
     df2['Date'] = pd.to_datetime(df2['Date'], format='%Y-%m-%d')
     df3['Date'] = pd.to_datetime(df3['Date'], format='%Y/%m/%d')

   - 检查是否有缺失值或无法转换的情况，可能会出现`NaT`（Not a Time）：

print(df1['Date'].isna().sum())
print(df2['Date'].isna().sum())
print(df3['Date'].isna().sum())

2. **统一键（日期列名）**：
   - 如果日期列的名称不同，可以统一成一样的，例如都叫`Date`：

df1.rename(columns={'原日期列名': 'Date'}, inplace=True)
df2.rename(columns={'原日期列名': 'Date'}, inplace=True)
df3.rename(columns={'原日期列名': 'Date'}, inplace=True)

3. **连接数据框**：
   - 现在日期应该都是统一的格式了，你可以使用`merge`、`concat`或其他数据融合方法，假设你想要按日期连接，可以这样做：

merged_df = pd.concat([df1.set_index('Date'), df2.set_index('Date'), df3.set_index('Date')], axis=1).reset_index()

   或者使用`pd.merge()`，确保`on='Date'`参数正确设置。

记得在实际操作前备份原始数据，因为上述代码会改变原数据。

帮我看看这段代码import pandas as pd import numpy as np df1=pd.Series(3*np.random.rand(4),index=['a','b','c','d'],name='series') df1.plot.pie(figsize=(6,6)) df2=pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) df2.plot.bar() df3=pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),columns=['A','B','C','D','E']) df3.plot.box() df4=pd.DataFrame(np.random.rand(50,4),columns=['a','b','c','d']) df4.plot.scatter(x='a',y='b')

这是一个关于Python数据可视化的代码段。其中使用了pandas与numpy库来生成随机数据，并用这些数据生成了饼图、柱形图、箱线图和散点图。饼图、柱形图和箱线图用于展示数据的整体趋势和分布情况，散点图则用于展示不同变量间的相关性。