import pandas as pd def task1(): #********** Begin **********# #********** End **********# return result
时间: 2024-06-05 18:04:12 浏览: 19
这是一段Python代码,其中导入了pandas库并将其命名为pd。函数task1尚未实现,需要在#********** Begin **********# 和#********** End **********#之间添加代码来实现函数。完成后,函数应该返回一个名为result的变量。您需要根据具体需求添加相应的代码。
相关问题
import pandas as pd def task1(): #********** Begin **********# #********** End **********# return result
根据提供的引用[1],这段代码的作用是读取一个CSV文件,获取Venue Name列,通过向量化字符串操作得到清洗后的数据。具体实现过程如下:
```python
import pandas as pd
def task1():
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('./step1/bournemouth_venues.csv')
# 获取Venue Name列
data = data['Venue Name']
# 向量化字符串操作,获取最后一个单词
data = data.str.split().str.get(-1)
# 替换以P开头的字符串
data = data.str.replace("P.*","")
# 删除空值
data.drop(data[data.values==""].index,inplace = True)
# 删除不包含字母的值
data1=data.str.contains("[a-zA-Z]+")
data.drop(data1[data1==False].index,inplace=True)
# 返回清洗后的数据
return data
```
根据提供的引用,这段代码的作用是创建三种不同索引的数据结构。具体实现过程如下:
```python
import pandas as pd
def task2(date_number):
# 创建日期范围
date_range = pd.date_range(date_number, periods=10)
# 创建周期范围
period_range = pd.period_range(date_number, periods=10)
# 创建时间差范围
timedelta_range = pd.timedelta_range('1 hours', periods=10, freq='H')
# 输出结果
print(date_range)
print(period_range)
print(timedelta_range)
```
import requests import pandas as pd def student(): # ********* Begin *********# data = [[0] for i in range(13005)] df = pd.DataFrame
这个代码片段导入了两个Python库:`requests` 和 `pandas as pd`。`requests` 是用于发送HTTP请求的库,常用于数据抓取或API交互;`pandas` 是强大的数据分析库,提供了DataFrame数据结构,用于处理和分析表格数据。
接下来,定义了一个名为 `student()` 的函数。在这个函数内部:
1. 初始化了一个二维列表 `data`,其长度为13005行,每一行是一个包含单个元素(通常是0)的列表。这可能表示一个预设的空数据结构,用于存储学生信息。
2. 创建了一个 `pd.DataFrame`,即一个pandas DataFrame对象,将 `data` 列表转换成DataFrame。DataFrame是pandas的核心数据结构,它可以存储表格数据,方便进行各种统计分析和数据操作。