3.假如我们有名为df的Series类型的数据,但是df中的标签不是按顺序排列的,如果我们想要令df的标签按升序进行排列,我们不应 该用以下哪一代码? A.Sorted_df= df.sort_values() B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()
时间: 2024-03-04 22:53:02 浏览: 23
正确答案是 B. sorted_df = df.sort_values(ascending=False)。
sort_values() 方法可以用来对 Series 或 DataFrame 中的数值进行排序,按照指定的排序方式进行排序,默认是按照升序排序。如果想要按照降序排序,应该将参数 `ascending` 设置为 `False`,而不是 `True`。因此,选项 B 中的代码是错误的。
正确的选项是 A、C 和 D,它们可以按照升序对 df 的标签进行排序。其中:
- A. Sorted_df = df.sort_values() 可以按照升序对 df 进行排序,返回一个新的按标签排序后的 Series;
- C. sorted_df = df.sort_values(ascending=True) 和 A 的效果相同,可以按照升序对 df 进行排序;
- D. sorted_df = df.reindex() 可以对 df 进行重新索引,如果不指定索引顺序,则会按照升序对标签进行排序。
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二、多项选择题(共25题,每题有至少一个正确选项3.假如我们有名为df的Series类型的数据,但是df中的标签不是按顺序排列的,如果我们想要令df的标签按升序进行排列,我们不应 该用以下哪一代码? A.Sorted_df= df.sort_values () B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()
正确答案是 B. `sorted_df = df.sort_values(ascending=False)`。
`sort_values()` 方法可以用来对 Series 或 DataFrame 中的数值进行排序,按照指定的排序方式进行排序,默认是按照升序排序。如果想要按照降序排序,应该将参数 `ascending` 设置为 `False`,而不是 `True`。因此,选项 B 中的代码是错误的。
正确的选项是 A、C 和 D,它们可以按照升序对 df 的标签进行排序。其中:
- A. `sorted_df = df.sort_values()` 可以按照升序对 df 进行排序,返回一个新的按标签排序后的 Series;
- C. `sorted_df = df.sort_values(ascending=True)` 和 A 的效果相同,可以按照升序对 df 进行排序;
- D. `sorted_df = df.reindex()` 可以对 df 进行重新索引,如果不指定索引顺序,则会按照升序对标签进行排序。
如何对名为data的series类型数据做如下处理:去除HTML标签:使用BeautifulSoup库将HTML标签删除
如果要对名为`data`的Series类型数据去除HTML标签,可以使用BeautifulSoup库将HTML标签删除。具体步骤如下:
1. 导入必要的库:
```python
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
```
2. 加载数据:
```python
# 假设数据保存在data.csv文件中,且数据列名为“评论”
df = pd.read_csv('data.csv')
data = df['评论']
```
3. 使用BeautifulSoup库去除HTML标签:
```python
new_data = [] # 用于存放处理后的数据
for d in data:
soup = BeautifulSoup(d, 'html.parser') # 使用BeautifulSoup解析HTML标签
new_d = soup.get_text() # 获取文本内容
new_data.append(new_d)
```
4. 将处理后的数据保存回数据框:
```python
df['评论'] = new_data
```
在上面的代码中,我们使用BeautifulSoup库对每个评论进行了HTML标签的删除,并将处理后的数据保存回数据框,以便后续处理和分析。