根据language和score创建一个DataFrame

好的，以下是创建DataFrame的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

lst = ["Python","C","Scala","Java","GO","Scala","SQL","PHP","Python"]
language = pd.Series(lst)
score = pd.Series(np.random.randint(0, 10, size=len(language)))
df = pd.DataFrame({'language': language, 'score': score})

这样就成功创建了一个名为`df`的DataFrame，其中包含了`language`和`score`两个Series。我使用了pandas的`DataFrame`函数，将两个Series作为字典传入，生成DataFrame。

相关问题

根据language和score创建一个dataframe

好的，可以使用pandas库来创建一个dataframe。以下是代码示例：

import pandas as pd

languages = ['Python', 'Java', 'C++', 'JavaScript']
scores = [90, 85, 95, 80]

df = pd.DataFrame({'Language': languages, 'Score': scores})
print(df)

输出结果如下：

    Language  Score
0     Python     90
1       Java     85
2        C++     95
3  JavaScript     80

其中，`languages` 列表存储语言名称，`scores` 列表存储对应语言的分数，`pd.DataFrame()` 函数用于创建dataframe，大括号内的字典表示列名和对应的数据。最后使用 `print()` 函数输出结果。

（1）根据列表["Python","C","Scala","Java","GO","Scala","SQL","PHP","Python"]创建一个变量名为language的Series； （2）创建一个由随机整型组成的Series，要求长度与language相同，变量名为score； （3）根据language和score创建一个DataFrame； （4）输出该DataFrame的前4行数据； （5）输出该DataFrame中language字段为Python的行； （6）将DataFrame按照score字段的值进行升序排序； （7）统计language字段中每种编程语言出现的次数。

好的，以下是您的回答：

import pandas as pd
import numpy as np

# (1) 根据列表["Python","C","Scala","Java","GO","Scala","SQL","PHP","Python"]创建一个变量名为language的Series
language = pd.Series(["Python","C","Scala","Java","GO","Scala","SQL","PHP","Python"])

# (2) 创建一个由随机整型组成的Series，要求长度与language相同，变量名为score
score = pd.Series(np.random.randint(0, 100, len(language)))

# (3) 根据language和score创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"language": language, "score": score})

# (4) 输出该DataFrame的前4行数据
print(df.head(4))

# (5) 输出该DataFrame中language字段为Python的行
print(df[df["language"] == "Python"])

# (6) 将DataFrame按照score字段的值进行升序排序
df = df.sort_values("score", ascending=True)

# (7) 统计language字段中每种编程语言出现的次数
count = df["language"].value_counts()
print(count)

希望能够帮到您！