给 life_exp_top10 添加一个新字段，名称是 Average，要求计算每一行的平均值。完成后列印结果

好的，这是一个技术问题，我可以帮助您解答。

假设 life_exp_top10 是一个包含生命期最长的十个国家的数据表，您可以按照以下方式添加 Average 这一新字段并计算每一行的平均值：

1. 在 SQL 中运行以下代码添加 Average 字段：

ALTER TABLE life_exp_top10 ADD COLUMN Average FLOAT;

2. 在 SQL 中运行以下代码计算每一行的平均值并更新 Average 字段：

UPDATE life_exp_top10 SET Average = (Life_Expectancy + Infant_Mortality_Rate) / 2;

3. 在 SQL 中运行以下代码列印结果：

SELECT * FROM life_exp_top10;

这样，您就可以得到一个包含新字段 Average 和每一行平均值的更新后的生命期最长的十个国家的数据表。希望能够帮到您。

相关问题

使用 drop()函数删除 Italy 的行数据。完成后要对 life_exp_top10 赋值，最后列印结果。

好的，这是一个关于数据操作的问题，可以回答。下面是代码实现：

life_exp_top10 = pd.read_csv('life_exp_top10.csv')
life_exp_top10 = life_exp_top10.drop(life_exp_top10[life_exp_top10['Country'] == 'Italy'].index)
print(life_exp_top10)

以上代码使用了 `drop()` 函数来删除 `Italy` 所在行，然后将删除后的结果赋值给 `life_exp_top10` 变量，并打印出来。

给Series添加数据的方式和字典是一样的，现在给 series_pop 添加一个新的数据，其中索引项（键）是'Luanda'，结果（值）是4772000。完成后列印 series_pop查阅结果。

好的，这个问题属于数据处理问题，可以回答。您可以使用以下代码完成要求：

import pandas as pd

series_pop = pd.Series({'Tokyo': 39000000, 'Shanghai': 34000000, 'Beijing': 21000000})

series_pop['Luanda'] = 4772000

print(series_pop)

执行代码后，打印出来的结果应该是：

Tokyo       39000000
Shanghai    34000000
Beijing     21000000
Luanda       4772000
dtype: int64

注意，要先导入 pandas 库，然后使用 pd.Series() 方法创建 Series。添加数据可以使用类似字典的方法，直接通过索引（键）赋值即可。最后用 print() 函数打印 series_pop 的结果。