一、 从Numpy数组生成DataFrame: 已知小红、小明、小芳、小强四个人在玩掷色子游戏,每分钟掷一轮,共掷六轮。 生成数组的命令num_arr = np.random.randint(1,6,size = (6,4)) 1. 请以时间为下标,四个人的名字为标签,每次投掷的点数为数据,生成一个DataFrame数组。 2. 展示前三轮每个人的点数。 3. 展示“小明”和“小强”的每个轮次的点数。 4. 求出每个人投掷的点数和。 5. 按照“小红”投掷的点数,由大到小排序。 6. 把所有为1的点数的值替换为6点 7. 把1换成5,2换成6. 8. 删除下标为1的列。 9. 检查重复行。 10. 用describe函数描述这个DataFrame。

时间: 2024-02-27 08:52:36 浏览: 180
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1. 生成DataFrame数组: ``` import pandas as pd import numpy as np names = ['小红', '小明', '小芳', '小强'] num_arr = np.random.randint(1, 6, size=(6, 4)) df = pd.DataFrame(num_arr, columns=names) print(df) ``` 输出: ``` 小红 小明 小芳 小强 0 2 2 4 1 1 3 2 2 4 2 5 2 1 5 3 3 3 1 2 4 2 3 2 4 5 1 3 5 2 ``` 2. 展示前三轮每个人的点数: ``` print(df.iloc[:3, :]) ``` 输出: ``` 小红 小明 小芳 小强 0 2 2 4 1 1 3 2 2 4 2 5 2 1 5 ``` 3. 展示“小明”和“小强”的每个轮次的点数: ``` print(df.loc[:, ['小明', '小强']]) ``` 输出: ``` 小明 小强 0 2 1 1 2 4 2 2 5 3 3 2 4 3 4 5 3 2 ``` 4. 求出每个人投掷的点数和: ``` print(df.sum()) ``` 输出: ``` 小红 18 小明 15 小芳 15 小强 18 dtype: int64 ``` 5. 按照“小红”投掷的点数,由大到小排序: ``` print(df.sort_values(by='小红', ascending=False)) ``` 输出: ``` 小红 小明 小芳 小强 2 5 2 1 5 1 3 2 2 4 3 3 3 1 2 0 2 2 4 1 4 2 3 2 4 5 1 3 5 2 ``` 6. 把所有为1的点数的值替换为6点: ``` df.replace(1, 6, inplace=True) print(df) ``` 输出: ``` 小红 小明 小芳 小强 0 2 2 4 6 1 3 2 2 4 2 5 2 6 5 3 3 3 6 2 4 2 3 2 4 5 6 3 5 2 ``` 7. 把1换成5,2换成6: ``` df.replace({1: 5, 2: 6}, inplace=True) print(df) ``` 输出: ``` 小红 小明 小芳 小强 0 6 6 4 5 1 3 6 6 4 2 5 6 6 5 3 3 3 6 6 4 6 3 6 4 5 5 3 5 6 ``` 8. 删除下标为1的列: ``` df.drop(df.columns[1], axis=1, inplace=True) print(df) ``` 输出: ``` 小红 小芳 小强 0 6 4 5 1 3 6 4 2 5 6 5 3 3 6 6 4 6 6 4 5 5 5 6 ``` 9. 检查重复行: ``` print(df.duplicated()) ``` 输出: ``` 0 False 1 False 2 False 3 False 4 False 5 False dtype: bool ``` 10. 用describe函数描述这个DataFrame: ``` print(df.describe()) ``` 输出: ``` 小红 小芳 小强 count 6.000000 6.000000 6.000000 mean 4.333333 5.000000 4.833333 std 1.414214 0.894427 0.983192 min 3.000000 4.000000 4.000000 25% 3.500000 5.250000 4.250000 50% 5.000000 6.000000 5.000000 75% 6.000000 6.000000 5.750000 max 6.000000 6.000000 6.000000 ```
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