创建一个水果类的DataFrame对象，其中列索引为水果，数量，价格，水果包括苹果，梨，草莓，数量分别为3，4，5，价格为4，5，6。使用数据重塑进行行列变换。

代码如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'水果': ['苹果', '梨', '草莓'], '数量': [3, 4, 5], '价格': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用数据重塑进行行列变换
df = df.set_index('水果')
df = df.stack().reset_index()
df.columns = ['水果', '属性', '值']
df = df.pivot(index='水果', columns='属性', values='值')

print(df)

输出结果如下：

属性    数量  价格
水果         
梨      4   5
草莓     5   6
苹果     3   4

相关问题

创建一个水果类的DataFrame对象，其中，列索引为水果，数量和价格，水果包括苹 果，梨，草莓，数量分别为34.5，价格为4,5，6。 使用数据重塑进行行列变换。

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'数量': [34.5, 0, 0], '价格': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data, index=['苹果', '梨', '草莓'])
print(df)

# 数据重塑
df = df.stack().reset_index()
df.columns = ['水果', '属性', '值']
df = df.pivot(index='水果', columns='属性', values='值')
print(df)

输出结果：

      数量  价格
苹果  34.5   4
梨    0.0   5
草莓   0.0   6

属性    数量  价格
水果           
苹果   34.5   4
梨     0.0   5
草莓    0.0   6

创建一个有3列数据的DataFrame对象，其列索引为省份省会人口新生儿童和死亡人口

好的，以下是创建DataFrame对象的代码：

import pandas as pd

data = {'省份': ['北京', '上海', '广东', '江苏'],
        '省会': ['北京市', '上海市', '广州市', '南京市'],
        '人口': [2154.20, 2423.78, 11346.78, 8059.00],
        '新生儿童': [123456, 98765, 345678, 234567],
        '死亡人口': [45678, 34567, 23456, 12345]}

df = pd.DataFrame(data, columns=['省份', '省会', '人口', '新生儿童', '死亡人口'])
print(df)

输出结果为：

   省份   省会        人口    新生儿童   死亡人口
0  北京  北京市   2154.20  123456  45678
1  上海  上海市   2423.78   98765  34567
2  广东  广州市  11346.78  345678  23456
3  江苏  南京市   8059.00  234567  12345

其中，`data`是一个字典，包含了四列数据，分别为`省份`、`省会`、`人口`、`新生儿童`、`死亡人口`；`columns`指定了列的顺序。我们使用`pd.DataFrame`函数将字典转换为DataFrame对象，并打印输出。