pandas测试代码

你可以使用以下的pandas测试代码作为参考：

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义一个函数，获取缺失的最小正整数
def get_miss(arr):
    s = pd.Series(arr).sort_values()
    if s != 1:
        return 1
    elif s.diff().dropna().sum() == len(s) - 1:
        return len(s)
    else:
        miss_index = s.diff()[s.diff().values == 2].index
        return (arr - 1).min()

# 定义一个函数，生成二维NumPy数组
def get_res(n):
    res = np.zeros((n, n+1))
    for i in range(n):
        res[i, i+1:i+i+1 = i+1
    return res

# 示例使用
arr = np.array([2, 3, 4])
print(get_miss(arr))  # 输出1

n = 4
print(get_res(n))  # 输出二维数组

这段代码展示了如何定义函数来处理pandas的一些常见操作和使用NumPy生成二维数组的方法。你可以根据需要进行相应的修改和补充。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas（综合测试）](https://blog.csdn.net/qq_56591814/article/details/126777564)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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