import pandas as pd area_dict= {'Californis':336784,'New York':4908874,'Florida':43212,'Illinois':12986} area = pd.Series(area_dict) a=pd.DataFrame(area,columns=['area']) print(a)为啥这个代码却不出现数字索引

在这个代码中，我们创建了一个 `pd.Series` 对象 `area`，其中使用了字典的键作为索引。接着，将 `area` 对象转换为 `pd.DataFrame` 对象时，我们指定了索引列的名称为 `area`，因此最终生成的数据框的索引列名称为 `area`，而不是默认的数字索引。因此，这个代码中不会出现数字索引。

需要注意的是，如果在创建 `pd.DataFrame` 对象时，不指定索引列名称，如下所示：

import pandas as pd

area_dict = {'Californis':336784,'New York':4908874,'Florida':43212,'Illinois':12986}
area = pd.Series(area_dict)
a = pd.DataFrame(area)
print(a)

则最终生成的数据框会使用默认的数字索引 `0`、`1`、`2`、`3`。

相关问题

import pandas as pd data_index = pd.to_datetime(['20200907'，'20201007','20200901']) data_ser = pd.series([11,12,13],index=data_index) print(data_ser)

这段代码中有一些语法错误，正确的代码应该是这样的：

import pandas as pd 

data_index = pd.to_datetime(['20200907','20201007','20200901']) 
data_ser = pd.Series([11,12,13], index=data_index) 

print(data_ser)

这段代码的作用是创建一个 Pandas Series 对象，其中包含三个整数值 11、12 和 13，分别对应于三个日期 '20200907'、'20201007' 和 '20200901'。这三个日期先通过 `pd.to_datetime()` 函数转换为 Pandas 中的时间戳对象，然后作为 Series 对象的索引。

最终输出的结果是：

2020-09-07    11
2020-10-07    12
2020-09-01    13
dtype: int64

表示一个包含三个元素的时间序列，每个元素都是一个整数。

import pandas as pd file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names =names) print(data) print(data.shape) 解释代码

这段代码使用Pandas库读取一个csv格式的文件，并打印出文件中的数据和数据的维度。具体解释如下：

- `import pandas as pd`：导入Pandas库，用于处理数据。
- `file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv'`：设置文件的路径和名称。
- `names = ['Time', 'Flow']`：设置文件中两列数据的列名。
- `data = pd.read_csv(file_name, names =names)`：使用Pandas库中的read_csv方法读取csv格式的文件，并将其赋值给变量`data`。参数`file_name`表示文件的路径和名称，参数`names`表示文件中两列数据的列名。
- `print(data)`：打印出文件中的数据。
- `print(data.shape)`：打印出数据的维度，即行数和列数。其中`data.shape[0]`表示数据的行数，`data.shape[1]`表示数据的列数。