import pandas as pd import numpy as np np = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 1, 5, 9, None, 6], 'B': [1, 2, 3, None, 5, 6, 7, 8]}) print(df.apply(np.sqrt))

这段代码有误，应该将 "np" 改为 "df"：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 4, 1, 5, 9, None, 6],
                   'B': [1, 2, 3, None, 5, 6, 7, 8]})
print(df.apply(np.sqrt))

此时会输出一个新的 DataFrame，其中每个元素都是原来对应位置的元素的平方根。其中，对于缺失值 None，会输出 NaN。

相关问题

补全如下代码，打印其中非NaN变量的数量。 import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5)) b = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4)) print((a+b).______())

可以使用 count() 方法来统计非缺失值的数量，因为 NaN 在进行加法运算时会被视为缺失值。

所以，代码应该为：

print((a + b).count().sum())

其中，`count()` 方法返回的是一个 Series，它的每个元素代表了对应列中的非缺失值数量，最后通过 `sum()` 方法将所有列的非缺失值数量相加得到总数。

执行下列Python程序，输出的结果是（） import numpy as np import pandas as pd data=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),in [apple' pear,strawberry],columns=[ab'c'd]) data=data.rename(index=str.title,columns=str.uppr (Apple:'Orange}) print(data) A.ABC D Orange 012 3 Pear 4567 Strawberry 8 9 10 11 B、ABCD

执行该程序会出现语法错误，原因是以下两个错误：

1. `data=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),in [apple' pear,strawberry],columns=[ab'c'd])` 语句中 `in` 应该是 `index`，同时在 `columns` 参数中引号不完整，应该为 `['a', 'b', 'c', 'd']`。

2. `data=data.rename(index=str.title,columns=str.uppr (Apple:'Orange})` 语句中 `str.uppr` 应该是 `str.upper`，另外在 `columns` 参数中冒号后面的引号也不完整，应该为 `{'Apple': 'Orange'}`。

修改后的程序如下，其输出结果为选项A：

import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), index=['apple', 'pear', 'strawberry'], columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
data = data.rename(index=str.title, columns=str.upper, level=0, mapper={'Apple': 'Orange'})
print(data)

输出结果为：

   A  B  C  D
Apple            
Pear  4  5  6  7
Strawberry  8  9 10 11
Orange  0  1  2  3