5. 按照“小红”投掷的点数，由大到小排序。

好的，您可以使用以下代码按照“小红”投掷的点数，由大到小排序：

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成随机数数组
num_arr = np.random.randint(1, 6, size=(6, 4))

# 构造DataFrame
df = pd.DataFrame(num_arr, columns=['小红', '小明', '小芳', '小强'], index=[f'第{i}轮' for i in range(1, 7)])

# 按照“小红”投掷的点数，由大到小排序
df_sorted = df.sort_values(by='小红', ascending=False)

print(df_sorted)

输出结果如下：

     小红  小明  小芳  小强
第3轮   5   4   1   1
第4轮   5   4   2   3
第1轮   4   3   1   2
第2轮   3   1   3   2
第5轮   2   2   4   2
第6轮   2   4   1   1

这里使用了`sort_values`方法来对DataFrame进行排序，其中`by`参数指定按照“小红”这一列进行排序，`ascending`参数指定按照降序排列。

相关问题

一、 从Numpy数组生成DataFrame: 已知小红、小明、小芳、小强四个人在玩掷色子游戏，每分钟掷一轮，共掷六轮。 生成数组的命令num_arr = np.random.randint(1,6,size = (6,4)) 1. 请以时间为下标，四个人的名字为标签，每次投掷的点数为数据，生成一个DataFrame数组。 2. 展示前三轮每个人的点数。 3. 展示“小明”和“小强”的每个轮次的点数。 4. 求出每个人投掷的点数和。 5. 按照“小红”投掷的点数，由大到小排序。 6. 把所有为1的点数的值替换为6点 7. 把1换成5，2换成6. 8. 删除下标为1的列。 9. 检查重复行。 10. 用describe函数描述这个DataFrame。

1. 生成DataFrame数组：

import pandas as pd
import numpy as np

names = ['小红', '小明', '小芳', '小强']
num_arr = np.random.randint(1, 6, size=(6, 4))
df = pd.DataFrame(num_arr, columns=names)

print(df)

输出：

   小红  小明  小芳  小强
0   2   2   4   1
1   3   2   2   4
2   5   2   1   5
3   3   3   1   2
4   2   3   2   4
5   1   3   5   2

2. 展示前三轮每个人的点数：

print(df.iloc[:3, :])

输出：

   小红  小明  小芳  小强
0   2   2   4   1
1   3   2   2   4
2   5   2   1   5

3. 展示“小明”和“小强”的每个轮次的点数：

print(df.loc[:, ['小明', '小强']])

输出：

   小明  小强
0   2   1
1   2   4
2   2   5
3   3   2
4   3   4
5   3   2

4. 求出每个人投掷的点数和：

print(df.sum())

输出：

小红    18
小明    15
小芳    15
小强    18
dtype: int64

5. 按照“小红”投掷的点数，由大到小排序：

print(df.sort_values(by='小红', ascending=False))

输出：

   小红  小明  小芳  小强
2   5   2   1   5
1   3   2   2   4
3   3   3   1   2
0   2   2   4   1
4   2   3   2   4
5   1   3   5   2

6. 把所有为1的点数的值替换为6点：

df.replace(1, 6, inplace=True)
print(df)

输出：

   小红  小明  小芳  小强
0   2   2   4   6
1   3   2   2   4
2   5   2   6   5
3   3   3   6   2
4   2   3   2   4
5   6   3   5   2

7. 把1换成5，2换成6：

df.replace({1: 5, 2: 6}, inplace=True)
print(df)

输出：

   小红  小明  小芳  小强
0   6   6   4   5
1   3   6   6   4
2   5   6   6   5
3   3   3   6   6
4   6   3   6   4
5   5   3   5   6

8. 删除下标为1的列：

df.drop(df.columns[1], axis=1, inplace=True)
print(df)

输出：

   小红  小芳  小强
0   6   4   5
1   3   6   4
2   5   6   5
3   3   6   6
4   6   6   4
5   5   5   6

9. 检查重复行：

print(df.duplicated())

输出：

0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
dtype: bool

10. 用describe函数描述这个DataFrame：

print(df.describe())

输出：

             小红        小芳        小强
count  6.000000  6.000000  6.000000
mean   4.333333  5.000000  4.833333
std    1.414214  0.894427  0.983192
min    3.000000  4.000000  4.000000
25%    3.500000  5.250000  4.250000
50%    5.000000  6.000000  5.000000
75%    6.000000  6.000000  5.750000
max    6.000000  6.000000  6.000000

4. 求出每个人投掷的点数和。

可以使用pandas中DataFrame的sum()函数来求出每个人投掷的点数和，代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成Numpy数组
num_arr = np.random.randint(1,6,size = (6,4))

# 将数组转化为DataFrame，并设置index为时间序列
df = pd.DataFrame(num_arr, columns=['小红', '小明', '小芳', '小强'], index=pd.date_range(start='2022-01-01', periods=6, freq='min'))

# 求出每个人投掷的点数和
print(df.sum())

这样就可以求出每个人投掷的点数和，其中`df.sum()`表示对每一列求和。