df_record=df1_1 df_record.drop(df_record.index, axis=0) print(df_record)

这段代码的作用是将名为 "df1_1" 的 Pandas DataFrame 中的所有行删除，并将结果赋值给名为 "df_record" 的新 DataFrame。

但是，代码中的第二行可能有误，应该将 "df_record" 修改为 "df1_1"，并且需要指定删除的轴为 0（即删除行），如下所示：

df_record = df1_1.drop(df1_1.index, axis=0)
print(df_record)

这样就可以将 "df1_1" 中的所有行删除，并将结果输出。

相关问题

risk_factor_df.fillna(0,inplace=True) risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip() risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("//","0") risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("?","0") corr_matrix = risk_factor_df1.corr() corr_matrix corr_graph = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto") corr_graph.show()

这段代码主要是使用 Python 的 Pandas、Plotly 等库对数据进行相关性分析，并绘制相关性热力图。具体的实现过程如下：

1. `risk_factor_df.fillna(0,inplace=True)`：将 DataFrame 中的缺失值用 0 填充。

2. `risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip()`：将 DataFrame 转换为字符串，并去除字符串两端的空格。

3. `risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("//","0")` 和 `risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("?","0")`：将字符串中的 "//" 和 "?" 替换成 0，这里可能是为了去除一些异常值，具体需要根据数据情况而定。

4. `corr_matrix = risk_factor_df1.corr()`：使用 Pandas 的 `corr()` 方法计算 DataFrame 中各列之间的相关系数，得到相关系数矩阵。

5. `corr_graph = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto")`：使用 Plotly 的 `imshow()` 方法绘制相关性热力图，其中 `aspect="auto"` 表示自适应纵横比。

6. `corr_graph.show()`：将热力图显示出来。

需要注意的是，这段代码中的 `risk_factor_df` 是一个 Pandas DataFrame 对象，而 `corr_matrix` 也是一个 Pandas DataFrame 对象，因此在进行相关性分析和数据处理时需要熟练掌握 Pandas 的相关方法和技巧。

df1['chazhao'] = df1['location'].apply(lambda x: 'Remote' in x) A=df1['salary'][df1['chazhao']==True] B=df1['salary'][df1['chazhao']==False] result = pd.merge(A, B, left_index=True, right_index=True)df1['chazhao'] = df1['location'].apply(lambda x: 'Remote' in x) A=df1['salary'][df1['chazhao']==True] B=df1['salary'][df1['chazhao']==False] result = pd.merge(A, B, left_index=True, right_index=True)返回列表没有数值

这段代码主要是针对数据框df1中的位置列(location)的处理，将位置列中包含'Remote'字符串的行标记为True，不包含的行标记为False，然后将该标记列和薪资列(salary)分别赋值给A和B。接着，使用pd.merge函数将A和B两个数据框按行标索引进行合并，生成新的数据框result。由于代码没有完整输出结果，无法判断出现问题的具体位置，建议检查代码输入是否正确并检查数据框df1中的数据是否满足预期，例如位置列中是否有'Remote'字符串。