scores.loc[outliers,'labs']= ?使得labs这一列的数值缩小十倍
时间: 2024-02-22 15:56:57 浏览: 19
您可以使用以下代码将 "labs" 列中的 "outliers" 行的数值缩小10倍:
```python
scores.loc[outliers, 'labs'] = scores.loc[outliers, 'labs'] / 10
```
其中,"outliers" 是一个布尔数组,用于选择 "scores" 数据框中需要调整的行。"loc" 方法用于选择需要调整的行和列,然后通过除以10来缩小数值。
相关问题
scores.loc[outliers,'labs']=?,使labs这一列的数值缩小10倍
您可以使用以下代码将 "labs" 列中的 "outliers" 行的数值缩小10倍:
```python
scores.loc[outliers, 'labs'] = scores.loc[outliers, 'labs'] / 10
```
其中,"outliers" 是一个布尔数组,用于选择 "scores" 数据框中需要调整的行。"loc" 方法用于选择需要调整的行和列,然后通过除以10来缩小数值。
三、使用array函数将list处理成ndarray对象。 #将列表处理成数组 scores = np.array(scores) scores # 沿着1轴求平均(每个学生的平均分) scores.mean(axis=1).round(1) # 沿着0轴求最高分、最低分(每门课程) scores.max(axis=0) scores.min(axis=0) # 通过构造器语法创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame(data=scores, index=names, columns=courses) df
这段代码使用了NumPy库和Pandas库,它将Python列表`scores`转换为NumPy数组,并进行了一些数组操作。接下来使用Pandas库中的DataFrame构造器,创建了一个数据框对象:
```
import numpy as np
import pandas as pd
# 将列表处理成数组
scores = [ [65, 92, 78], [89, 72, 54], [78, 76, 82], [90, 89, 92], [66, 85, 90] ]
scores = np.array(scores)
# 沿着1轴求平均(每个学生的平均分)
avg_scores = scores.mean(axis=1).round(1)
# 沿着0轴求最高分、最低分(每门课程)
max_scores = scores.max(axis=0)
min_scores = scores.min(axis=0)
# 通过构造器语法创建DataFrame对象
names = ['Jack', 'Marry', 'Tom', 'Jerry', 'Bob']
courses = ['Math', 'English', 'Chinese']
df = pd.DataFrame(data=scores, index=names, columns=courses)
print(df)
```
输出:
```
Math English Chinese
Jack 65 92 78
Marry 89 72 54
Tom 78 76 82
Jerry 90 89 92
Bob 66 85 90
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个Python列表`scores`,然后使用NumPy库中的`array`函数将其转换为NumPy数组。接下来,我们使用NumPy库中的`mean`函数沿着第1个轴(即列)求平均值,并使用`round`函数将结果四舍五入到1位小数。然后,我们使用NumPy库中的`max`和`min`函数沿着第0个轴(即行)求最大值和最小值。最后,我们使用Pandas库中的`DataFrame`构造器创建一个数据框对象,并将其打印输出。
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