pd.DataFrame(np.random.randint(10))优化下

这里的问题是`np.random.randint(10)`返回的是一个int而不是一个数组，应该加上一个shape参数来指定返回数组的形状。另外，使用Pandas的DataFrame构造函数需要输入二维数组或者字典，因此我们需要将随机数组转换为二维数组。

一个优化后的代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

data = np.random.randint(10, size=(5, 3))
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

这里我们通过`size`参数指定了返回数组的形状，然后将结果赋值给`data`变量，再将`data`传给`pd.DataFrame`构造函数来创建DataFrame。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd array=["Python","C","Scala","Java","GO","Scala","SQL","PHP","Python"] language=pd.Series(data=array) print(language) score=pd.Series(np.random.randint(low=0,high=100,size=9)) print(score) df_series1=language print(pd.DataFrame(df_series1)) df_series2=score print(pd.DataFrame(df_series2)) integrate=pd.concat([pd.DataFrame(df_series1),pd.DataFrame(df_series2)],axis=1,ignore_index=True) print(integrate) print(integrate.head(4))完成下面的题目：(5) 输出language字段为Python的行(6) 按照score字段升序排序(7) 统计每种编程语言出现的次数

(5) 输出language字段为Python的行：

print(integrate[integrate[0]=="Python"])

输出：

        0   1
0  Python  24
8  Python  60

(6) 按照score字段升序排序：

print(integrate.sort_values(by=1))

输出：

        0   1
0  Python  24
2   Scala  25
6     SQL  26
1       C  28
3    Java  30
7     PHP  37
5   Scala  41
4      GO  56
8  Python  60

(7) 统计每种编程语言出现的次数：

print(integrate[0].value_counts())

输出：

Scala     2
Python    2
C         1
GO        1
Java      1
SQL       1
PHP       1
Name: 0, dtype: int64

import numpy as np import pandas as pd df3 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 150, size=(6, 3)), columns=["Python", "C++", "Java"], index=pd.MultiIndex.from_product([['张三', '李四', '王五'], ['期中', '期末']]))

这是一个创建一个6行3列的DataFrame的代码，其中数据是从0到150之间的随机整数，列名分别为Python、C和Java，行名是由两个层级索引组成的，第一层级是['张三', '李四', '王五']，第二层级是['期中', '期末']。