import pandas as pd list1 = [['张三','男',1.74,65],['李四','男',1.80,85],\ ['王五','男',1.77,58],['徐洁','女',1.63,48]] df = pd.DataFrame(list1, ____________= ['姓名','性别','身高','体重']) df.loc[4] = ___________________ #添加行 __________= round((df['体重'] / (df['身高'])**2), 2) #添加列 print(df) print('偏瘦的女性有:') print(df.loc[(df['BMI']<20) & (df['性别']=='女'), ['姓名','BMI']]) print('超重的男性有:') print(df.loc[(df['BMI']>25) & (df['性别']=='男'), ['姓名','BMI'])
时间: 2023-08-20 20:34:39 浏览: 43
这是一段与上面类似的代码,也是用来处理员工信息的。可以将下划线处填上相应的代码:
```python
import pandas as pd
list1 = [['张三','男',1.74,65],['李四','男',1.80,85],['王五','男',1.77,58],['徐洁','女',1.63,48]]
df = pd.DataFrame(list1, columns= ['姓名','性别','身高','体重'])
df.loc[4] = ['刘娜', '女', 1.66, 60] #添加行
df['BMI'] = round((df['体重'] / (df['身高'])**2), 2) #添加列
print(df)
print('偏瘦的女性有:')
print(df.loc[(df['BMI']<20) & (df['性别']=='女'), ['姓名','BMI']])
print('超重的男性有:')
print(df.loc[(df['BMI']>25) & (df['性别']=='男'), ['姓名','BMI']])
```
这段代码首先定义了一个二维列表,用于存储员工信息。然后,通过传入列名的方式创建了一个DataFrame对象。接着,使用`loc`方法添加了一行刘娜的信息,并计算员工的BMI指数。最后,分别输出员工信息及BMI指数,并筛选出偏瘦的女性和超重的男性的姓名和BMI值。
相关问题
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
import pandas as pd city = pd.ExcelFile('city.xlsx')
你这段代码中有一个语法错误,应该在第二行代码的等号两侧加上空格,如下所示:
```python
import pandas as pd
city = pd.ExcelFile('city.xlsx')
```
这样修改后,你就可以使用 Pandas 库中的 `ExcelFile` 方法读取名为 `city.xlsx` 的 Excel 文件了。如果你仍然遇到问题,请提供更多的错误信息和上下文。