创建一个DataFrame，名称命名为df，数据为3行4列的0-12范围内的整数，行索引为a，b，c，列索引为A，B，C，按照C进行降序排列。

好的，我可以回答这个问题。下面是创建DataFrame的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.arange(0, 12).reshape(3, 4)
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df = df.sort_values(by='C', ascending=False)
print(df)

输出结果如下：

   A  B   C   D
c  8  9  10  11
b  4  5   6   7
a  0  1   2   3

希望能帮到你。

相关问题

创建一个DataFrame对象，其值为随机整数，其中行索引为 A.B.C.D.E.F，列索引为a，b.c,d,e.f

可以使用pandas库中的DataFrame函数来创建DataFrame对象，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建随机整数数组
data = np.random.randint(, 100, size=(6, 5))

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

# 输出DataFrame对象
print(df)

输出结果如下：

    a   b   c   d   e
A  77  91  62  57  75
B  85  94  23  92  83
C  34  13  76  65  60
D  31  42  62  36  91
E  22  57  49  34  70
F  90  15  19  26  39

有一列整数列A= [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7]的DatraFrame，删除数值重复的行 2) 一个全数值DatraFrame，每个数字减去该行的平均数 3) 一个有5列的DataFrame，求哪一列的和最小 4) 给定DataFrame，求A列每个值的前3的B的值的和 5) 给定DataFrame，有列A, B，A的值在1-100（含），对A列每10步长，求对应的B的和 6) 给定DataFrame，计算每个元素至左边最近的0（或者至开头）的距离，生成新列y 7) 一个全数值的DataFrame，返回最大3个值的坐标 8) 给定DataFrame，将负值代替为同组的平均值 9) 计算3位滑动窗口的平均值，忽略NAN 10) 创建Series s，将2015所有工作日作为随机值的索引 11) 所有礼拜三的值求和 12) 求每个自然月的平均数 13) 每连续4个月为一组，求最大值所在的日期 14) 创建2015-2016每月第三个星期四的序列

1) df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7]})
df.drop_duplicates(inplace=True)

2) df = df.sub(df.mean(axis=1), axis=0)

3) df.sum().idxmin()

4) df.groupby('A')['B'].apply(lambda x: x.nlargest(3).sum())

5) df.groupby(pd.cut(df['A'], np.arange(0, 101, 10)))['B'].sum()

6) df['y'] = df.groupby((df['A'] != df['A'].shift()).cumsum()).cumcount()

7) df.unstack().nlargest(3).index.tolist()

8) df[df < 0] = df.groupby('group').transform('mean')

9) df.rolling(window=3, min_periods=1).mean()

10) s = pd.Series(np.random.rand(len(pd.date_range('2015-01-01', '2015-12-31', freq='B'))), index=pd.date_range('2015-01-01', '2015-12-31', freq='B'))

11) s[s.index.weekday == 2].sum()

12) df.groupby(pd.Grouper(freq='M')).mean()

13) df.groupby(pd.Grouper(freq='4M')).max()

14) pd.date_range('2015-01-01', '2016-12-31', freq='WOM-3THU')