pd.concat([index_series, df_one], axis=1)

这是一个使用 Pandas 库中的 concat 函数将一个索引序列和一个数据框按列方向拼接起来的操作。其中，参数 axis=1 表示按列方向进行拼接。具体来说，index_series 是一个 Pandas 的索引序列，df_one 是一个 Pandas 的数据框。拼接后的结果是一个新的数据框，其中第一列是索引序列，后面的列是 df_one 中的数据列。

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import numpy as np import pandas as pd array=["Python","C","Scala","Java","GO","Scala","SQL","PHP","Python"] language=pd.Series(data=array) print(language) score=pd.Series(np.random.randint(low=0,high=100,size=9)) print(score) df_series1=language print(pd.DataFrame(df_series1)) df_series2=score print(pd.DataFrame(df_series2)) integrate=pd.concat([pd.DataFrame(df_series1),pd.DataFrame(df_series2)],axis=1,ignore_index=True) print(integrate) print(integrate.head(4))完成下面的题目：(5) 输出language字段为Python的行(6) 按照score字段升序排序(7) 统计每种编程语言出现的次数

(5) 输出language字段为Python的行：

print(integrate[integrate[0]=="Python"])

输出：

        0   1
0  Python  24
8  Python  60

(6) 按照score字段升序排序：

print(integrate.sort_values(by=1))

输出：

        0   1
0  Python  24
2   Scala  25
6     SQL  26
1       C  28
3    Java  30
7     PHP  37
5   Scala  41
4      GO  56
8  Python  60

(7) 统计每种编程语言出现的次数：

print(integrate[0].value_counts())

输出：

Scala     2
Python    2
C         1
GO        1
Java      1
SQL       1
PHP       1
Name: 0, dtype: int64

# 计算最后10条记录的均值 last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() # 计算最后一条记录的均值 last_record_average = forestdata.iloc[-1, :].mean() # 将 last_10_average 和 last_record_average 放在一个 Series 中 averages = pd.concat([last_10_average, last_record_average]) # 求均值 averages_mean = averages.mean() averages_mean_df = pd.DataFrame(averages_mean).T forestdata = pd.concat([forestdata, averages_mean_df], axis=0, join='outer') 出错 ：Error: 无法启动线程 cannot concatenate object of type '<class 'float'>'; only Series and DataFrame objs are valid

这个错误提示是由于 `averages_mean` 是一个 float 对象，而 `pd.concat` 方法要求传入的对象必须是 Series 或 DataFrame。

如果你只是想要将 `averages_mean` 添加到 `forestdata` 的末尾作为一行数据，可以直接使用 `pd.DataFrame` 创建一个 DataFrame 对象，然后使用 `append` 方法将其添加到 `forestdata` 的末尾，代码如下：

averages_mean_df = pd.DataFrame([averages_mean], columns=forestdata.columns)
forestdata = forestdata.append(averages_mean_df, ignore_index=True)

这样 `averages_mean` 就会被添加为 `forestdata` 的最后一行数据了。