用pandas的 列表推导式

好的，下面是使用列表推导式生成一个包含1到10的平方的DataFrame的代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'num': [i**2 for i in range(1, 11)]})
print(df)

输出结果为：

   num
0    1
1    4
2    9
3   16
4   25
5   36
6   49
7   64
8   81
9  100

相关问题

pandas 指定列名

使用pandas指定列名可以使用rename()方法，具体操作步骤如下：
1. 首先，获取原始的列名，可以使用df.columns.tolist()将列名转换成列表。
2. 然后，生成一个新的列名列表，可以使用列表推导式来生成指定范围的数作为新的列名，例如：newColumns = [x for x in range(0, df.shape)]
3. 接下来，使用zip()函数将原始列名列表和新的列名列表构造成一个字典，例如：map = dict(zip(oldColumns, newColumns))
4. 最后，使用rename()方法将DataFrame的列名赋值为上述得到的字典，可以设置inplace=True来直接修改原始DataFrame的列名，例如：df.rename(columns=map, inplace=True)

pandas循环列表去除含'!'元素中的'!'符号

可以用列表推导式和字符串的replace方法实现：

import pandas as pd

data = pd.Series(['a!', 'b', 'c!', 'd!'])

cleaned_data = [string.replace('!', '') for string in data if '!' in string]

其中，列表推导式 `[string.replace('!', '') for string in data if '!' in string]` 会先从 `data` 中筛选出含有 `!` 符号的字符串，然后针对每个含有 `!` 的字符串，都使用 `replace` 方法去除其中的 `!` 符号。最终结果为一个列表，其中每个元素代表一个被修改过的字符串。