def main(): print('请分别输入10个数字:') a=[] #**********SPACE********** for n in range(________________): a.append(int(input("请输入一个整型数值,并按回车继续:"))) #**********SPACE********** for i in range(________________): min=i #**********SPACE********** for j in range(________________,10): if a[min]>a[j]: min=j if min!=i: t=a[min] a[min]=a[i] a[i]=t print(a) if __name__ == '__main__': main()
时间: 2023-08-30 17:10:40 浏览: 80
这是一个Python程序,主要功能是实现对10个数字进行选择排序并输出结果。其中需要填空的地方是:
1. 第一个空需要填写数字10,表示要输入10个数字。
2. 第二个空需要填写数字0,表示从列表的第0位即开始进行排序。
3. 第三个空需要填写数字i+1,表示从当前位置的下一位开始查找最小值。
如果您有更多问题,可以继续提问。
相关问题
输出9*9 乘法口诀表。def main():
好的,以下是输出9*9乘法口诀表的代码:
```
def main():
for i in range(1, 10):
for j in range(1, 10):
print(f"{i}*{j}={i*j}", end="\t")
print()
if __name__ == "__main__":
main()
```
运行结果如下:
```
1*1=1 1*2=2 1*3=3 1*4=4 1*5=5 1*6=6 1*7=7 1*8=8 1*9=9
2*1=2 2*2=4 2*3=6 2*4=8 2*5=10 2*6=12 2*7=14 2*8=16 2*9=18
3*1=3 3*2=6 3*3=9 3*4=12 3*5=15 3*6=18 3*7=21 3*8=24 3*9=27
4*1=4 4*2=8 4*3=12 4*4=16 4*5=20 4*6=24 4*7=28 4*8=32 4*9=36
5*1=5 5*2=10 5*3=15 5*4=20 5*5=25 5*6=30 5*7=35 5*8=40 5*9=45
6*1=6 6*2=12 6*3=18 6*4=24 6*5=30 6*6=36 6*7=42 6*8=48 6*9=54
7*1=7 7*2=14 7*3=21 7*4=28 7*5=35 7*6=42 7*7=49 7*8=56 7*9=63
8*1=8 8*2=16 8*3=24 8*4=32 8*5=40 8*6=48 8*7=56 8*8=64 8*9=72
9*1=9 9*2=18 9*3=27 9*4=36 9*5=45 9*6=54 9*7=63 9*8=72 9*9=81
```
mport pandas as pd def clean(): #********** Begin *********# #********** End **********# def main(): print(clean())
以下是使用read_csv()读取两个csv文件中的数据,将两个数据集合并,将索引设为Ladder列,并将缺失值填充为0的代码:
```python
import pandas as pd
def task1():
df1 = pd.read_csv("step1/data.csv")
df2 = pd.read_csv("step1/data1.csv")
result = pd.concat([df1, df2], axis=1).set_index("Ladder").fillna(0)
return result
```
如果你想要安装pandas库,可以使用以下命令:
```python
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
以下是clean()函数的代码:
```python
import pandas as pd
def clean():
# 读取csv文件
df = pd.read_csv("data.csv")
# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 将Gender列中的male替换为M,将female替换为F
df["Gender"].replace({"male": "M", "female": "F"}, inplace=True)
# 将Age列中的缺失值填充为平均值
df["Age"].fillna(df["Age"].mean(), inplace=True)
# 将Salary列中的缺失值填充为0
df["Salary"].fillna(0, inplace=True)
# 将数据按照Salary列进行降序排序
df.sort_values(by="Salary", ascending=False, inplace=True)
# 将数据的索引重置为从0开始的递增整数
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
return df
```
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