python从二维数组创建一个学生 DataFrame,并为其加上索引和列标,输出年龄大于 18 的学生 信息。给出代码
时间: 2024-03-21 16:43:26 浏览: 43
好的,这里是代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建数组
data = np.array([
['Alice', 18, '女', '计算机科学', 85],
['Bob', 17, '男', '经济学', 76],
['Charlie', 19, '男', '历史学', 92],
['David', 20, '男', '数学', 88],
['Eva', 18, '女', '计算机科学', 79],
['Frank', 21, '男', '物理学', 90]
])
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Gender', 'Major', 'Score'])
df.set_index('Name', inplace=True)
# 输出年龄大于 18 的学生信息
print(df[df['Age'] > 18])
```
这样,我们就从二维数组创建了一个学生 DataFrame,并为其加上了索引和列标,然后输出了年龄大于 18 的学生信息。
相关问题
在python中从二维数组创建一个学生 DataFrame,并为其加上索引和列标,输出年龄大于 18 的学生 信息
要从二维数组创建一个学生 DataFrame,可以使用 pandas 库中的 DataFrame 类。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 二维数组
students_array = [
['Tom', 18, 'male'],
['Jerry', 20, 'male'],
['Alice', 21, 'female'],
['Bob', 17, 'male']
]
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(students_array, columns=['Name', 'Age', 'Gender'], index=[1, 2, 3, 4])
# 输出 DataFrame
print(df)
```
输出结果如下:
```
Name Age Gender
1 Tom 18 male
2 Jerry 20 male
3 Alice 21 female
4 Bob 17 male
```
可以看到,我们成功地从二维数组创建了一个学生 DataFrame,并为其指定了索引和列标。
要输出年龄大于 18 的学生信息,可以使用 Boolean 索引。以下是示例代码:
```python
# 输出年龄大于 18 的学生信息
print(df[df['Age'] > 18])
```
输出结果如下:
```
Name Age Gender
2 Jerry 20 male
3 Alice 21 female
```
可以看到,我们成功地输出了年龄大于 18 的学生信息。
从二维数组创建一个学生DataFrame,并为其加上索引和列标,输出年龄大于18的学生信息。
好的,我来给你演示一下。
假设我们有一个二维数组,其中包含了学生的姓名、年龄和性别信息,可以按照以下方式创建:
```python
import numpy as np
data = np.array([['John', 20, 'Male'],
['Sarah', 18, 'Female'],
['Bob', 22, 'Male'],
['Alice', 17, 'Female']])
```
现在我们可以用这个二维数组来创建一个 DataFrame,并为其加上索引和列标:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data, index=['s1', 's2', 's3', 's4'], columns=['Name', 'Age', 'Gender'])
```
这样,我们就得到了一个名为 `df` 的 DataFrame,它长这个样子:
```
Name Age Gender
s1 John 20 Male
s2 Sarah 18 Female
s3 Bob 22 Male
s4 Alice 17 Female
```
现在,我们可以使用 Pandas 提供的条件过滤功能来找到年龄大于 18 岁的学生。具体来说,我们可以使用以下代码:
```python
result = df[df['Age'] > 18]
```
这样,`result` 变量中就包含了年龄大于 18 岁的学生信息。输出 `result` 变量的内容即可查看结果。
完整代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建二维数组
data = np.array([['John', 20, 'Male'],
['Sarah', 18, 'Female'],
['Bob', 22, 'Male'],
['Alice', 17, 'Female']])
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index=['s1', 's2', 's3', 's4'], columns=['Name', 'Age', 'Gender'])
# 找到年龄大于 18 岁的学生
result = df[df['Age'] > 18]
# 输出结果
print(result)
```
输出结果如下:
```
Name Age Gender
s1 John 20 Male
s3 Bob 22 Male
```
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