怎么将3460*1的列表 添加到3460*50大小的pd.DataFrame文件格式的最后一列

可以使用 Pandas 库将 3460*1 的列表添加到 3460*50 大小的 DataFrame 文件格式的最后一列。假设数据框名为 df，列表名为 lst，则可以按如下方式添加：

import pandas as pd

# 创建 3460*50 的 DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=[i for i in range(50)], index=[i for i in range(3460)])

# 创建 3460*1 的列表
lst = [i for i in range(3460)]

# 将列表添加到 DataFrame 最后一列
df[49] = lst

这样，列表 lst 就被添加到了 DataFrame 文件格式的最后一列。

相关问题

将上述代码的结果存储到DataFrame中

以下是将上述代码的结果存储到DataFrame中的修改示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 从CSV文件读取数据，假设数据文件名为data.csv
data = pd.read_csv('data.csv')

# 获取原始样本的大小
sample_size = len(data)

# 设置Bootstrapping抽样的样本大小为原始样本大小的80%
bootstrap_sample_size = int(sample_size * 0.8)

# 创建一个空的DataFrame来存储所有Bootstrapping抽样得到的数据集
bootstrap_data_all = pd.DataFrame()

# 进行50次Bootstrapping抽样
for i in range(50):
    # 创建一个空的DataFrame来存储当前循环中的Bootstrapping抽样得到的数据集
    bootstrap_data = pd.DataFrame()
    
    # 进行Bootstrapping抽样
    for j in range(bootstrap_sample_size):
        # 随机选择一个数据点的索引
        index = np.random.randint(0, sample_size)
        
        # 将选择的数据点复制到当前循环的数据集中
        bootstrap_data = bootstrap_data.append(data.iloc[index])
    
    # 将当前循环的数据集添加到所有数据集中，并为每个样本添加一个标签以区分不同的循环
    bootstrap_data['Loop'] = i
    
    # 将当前循环的数据集添加到所有数据集bootstrap_data_all中
    bootstrap_data_all = pd.concat([bootstrap_data_all, bootstrap_data], ignore_index=True)

# 打印所有Bootstrapping抽样得到的数据集
print(bootstrap_data_all)

上述代码中，在进行Bootstrapping抽样时，我们为每个样本添加了一个名为"Loop"的列，用于区分不同的循环。然后，将当前循环的数据集添加到所有数据集bootstrap_data_all中。这样，最后得到的bootstrap_data_all数据集中包含了每个样本以及它们所属的循环。你可以根据实际需求进一步处理和分析这个数据集。

python根据scor.xlsx文件(1)选择总分和平均分绘制堆积柱状图 (2)选择数学,语文,英语,绘制多数据列柱状图

好的，我来解答你的问题。

针对你的第一个问题，我假设你已经安装好了 Python 和 Pandas 库，并且已经将 scor.xlsx 文件放在了当前工作目录下。那么你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入 Pandas 库

import pandas as pd

2. 读取 scor.xlsx 文件，并将数据存储在 DataFrame 中：

df = pd.read_excel('scor.xlsx')

3. 计算总分和平均分，并将结果存储在新的 DataFrame 中：

df_sum = pd.DataFrame({'Total': df.sum(axis=1), 'Average': df.mean(axis=1)})

4. 使用 Matplotlib 库绘制堆积柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制堆积柱状图
plt.bar(df_sum.index, df_sum['Total'], label='Total Score')
plt.bar(df_sum.index, df_sum['Average'], bottom=df_sum['Total'], label='Average Score')

# 添加 X 轴和 Y 轴标签
plt.xlabel('Student')
plt.ylabel('Score')

# 添加标题
plt.title('Stacked Bar Chart of Total and Average Score')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

针对你的第二个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取 scor.xlsx 文件，并将数据存储在 DataFrame 中：

df = pd.read_excel('scor.xlsx')

2. 选择需要绘制的数据列，并将结果存储在新的 DataFrame 中：

df_selected = df[['Math', 'Chinese', 'English']]

3. 使用 Matplotlib 库绘制多数据列柱状图：

import numpy as np

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 设置 X 轴刻度标签
labels = df.index.tolist()

# 设置每个柱子的宽度
bar_width = 0.2

# 设置每个数据列的颜色
colors = ['r', 'g', 'b']

# 循环绘制每个数据列的柱状图
for i in range(df_selected.shape[1]):
    x = np.arange(len(labels))
    y = df_selected.iloc[:, i]
    plt.bar(x + i * bar_width, y, width=bar_width, color=colors[i], label=df_selected.columns[i])

# 设置 X 轴标签
plt.xlabel('Student')

# 设置 Y 轴标签
plt.ylabel('Score')

# 设置标题
plt.title('Multiple Bar Chart of Math, Chinese and English')

# 添加 X 轴刻度标签
plt.xticks(x + bar_width, labels)

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

希望我的回答能够帮助到你！