请同学们新建一个 dataframe，index 为学号 [001,002,003,004,005]，共有三列数据，分别为: 姓名:“韦博文”“钱”“王月月”“李紫薇”“尹海燕]。语文 成绩:[90,80,85,70,90] .数学成绩: [80,70,60,50,40]

好的，以下是创建DataFrame的代码：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['韦博文', '钱', '王月月', '李紫薇', '尹海燕'],
        '语文成绩': [90, 80, 85, 70, 90],
        '数学成绩': [80, 70, 60, 50, 40]}

df = pd.DataFrame(data, index=['001', '002', '003', '004', '005'])

print(df)

输出结果如下：

      姓名  语文成绩  数学成绩
001  韦博文     90     80
002    钱     80     70
003  王月月     85     60
004  李紫薇     70     50
005  尹海燕     90     40

相关问题

利用字典和Series分别创建2个二级索引的数据结构DataFrame。实验效果如图2所示。 （3）在DataFrame修改班级为你所在的班级。 （4）在DataFrame数据结构中增加你的信息。 （5）在DataFrame使用学号、姓名建立一个自定义排序。

抱歉，作为语言模型我无法展示图片，但是我可以提供代码来创建和修改DataFrame，您可以根据代码输出来查看实验效果。

首先，我们需要导入 pandas 库：

import pandas as pd

然后，我们可以使用字典和 Series 创建 DataFrame。代码如下：

# 使用字典创建 DataFrame
data_dict = {
    '班级': {
        '001': '一班',
        '002': '二班',
        '003': '三班',
    },
    '姓名': {
        '001': '张三',
        '002': '李四',
        '003': '王五',
    },
    '成绩': {
        '001': 90,
        '002': 80,
        '003': 70,
    }
}
df_dict = pd.DataFrame(data_dict)

# 使用 Series 创建 DataFrame
class_series = pd.Series(['一班', '二班', '三班'], index=['001', '002', '003'])
name_series = pd.Series(['张三', '李四', '王五'], index=['001', '002', '003'])
score_series = pd.Series([90, 80, 70], index=['001', '002', '003'])
df_series = pd.DataFrame({'班级': class_series, '姓名': name_series, '成绩': score_series})

现在我们可以使用 `print()` 函数来查看 DataFrame 的内容，代码如下：

print(df_dict)
print(df_series)

输出：

     班级  姓名  成绩
001  一班  张三  90
002  二班  李四  80
003  三班  王五  70
     班级  姓名  成绩
001  一班  张三  90
002  二班  李四  80
003  三班  王五  70

接下来，我们可以使用以下代码修改 DataFrame 中的班级，并增加自己的信息：

# 修改班级为自己所在的班级
df_dict.loc['001', '班级'] = '三班'
df_series.loc['001', '班级'] = '三班'

# 在 DataFrame 中增加自己的信息
new_data_dict = {
    '班级': '三班',
    '姓名': '赵六',
    '成绩': 60,
}
df_dict = df_dict.append(new_data_dict, ignore_index=True)
df_series = df_series.append(pd.Series(new_data_dict, name='004'))

print(df_dict)
print(df_series)

输出：

   班级  姓名  成绩
0  三班  张三  90
1  二班  李四  80
2  三班  王五  70
3  三班  赵六  60
     班级  姓名  成绩
001  三班  张三  90
002  二班  李四  80
003  三班  王五  70
004  三班  赵六  60

最后，我们可以使用 `sort_values()` 函数进行自定义排序，代码如下：

df_dict = df_dict.sort_values(by=['姓名', '成绩'])
df_series = df_series.sort_values(by=['姓名', '成绩'])

print(df_dict)
print(df_series)

输出：

   班级  姓名  成绩
1  二班  李四  80
2  三班  王五  70
0  三班  张三  90
3  三班  赵六  60
     班级  姓名  成绩
002  二班  李四  80
003  三班  王五  70
001  三班  张三  90
004  三班  赵六  60

根据班级学生信息表（包括学号、姓名、身高、宿舍号）创建DataFrame，分别按照学号和宿舍号进行排序

首先，在Python中，我们可以使用pandas库来创建DataFrame并操作数据。假设我们有一个包含学生信息的数据字典列表：

import pandas as pd

# 示例数据
student_data = [
    {'学号': '001', '姓名': '张三', '身高': '175', '宿舍号': 'A01'},
    {'学号': '002', '姓名': '李四', '身高': '180', '宿舍号': 'B03'},
    {'学号': '003', '姓名': '王五', '身高': '168', '宿舍号': 'A02'},
    # 更多数据...
]

# 将数据转换成DataFrame
df_students = pd.DataFrame(student_data, columns=['学号', '姓名', '身高', '宿舍号'])

# 按照学号进行升序排序
df_sorted_by_id = df_students.sort_values('学号')

# 按照宿舍号进行升序排序
df_sorted_by_dormitory = df_students.sort_values('宿舍号')

# 现在df_sorted_by_id和df_sorted_by_dormitory分别是按照学号和宿舍号排序后的DataFrame