3.3.1  创建与访问 什么是 DataFrame？ DataFrame 是 Pandas 中的核心数据结构之一，多行多列表格数据，类似于 Excel 表格 或 SQL 查询结果。 它是一个 二...

学生成绩统计 创建一个包含10名学生数学成绩的Series，成绩范围在50-100之间。计算平均分、最高分、最低分，并找出高于平均分的学生人数。 import pandas as pd import numpy as np # 生成随机...

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4]) s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40]) # 基本运算 print(s1 + s2) # 对应位置相加 print(s1 * 2) # 标量乘法 3.2.3 常用方法与统计 用途分类方法说明示例代...

3.2.1 创建与访问 什么是Series 类似于 NumPy 一维数组，但增加了 '标签'，可以理解为「一维标签化数组」 Series 是 Pandas 中的一个核心数据结构，类似于一个一维的数组，具有...

Pandas 基于 Numpy，并提供了 2 大核心数据结构： Series：一维带有标签的数组 DataFrame：二维表格结构，可看作多个 Series 的组合 用得最多的pandas对象是Series，一个一维的标签...

3.1 Pandas 简介 3.1.1  Pandas 是什么？ Pandas 是 Python 数据分析工具链中最核心的库，充当数据读取、清洗、分析、统计、输出的高效工具。 Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，...

题目 1：温度数据分析 题目：某城市一周的最高气温（℃）为 [28, 30, 29, 31, 32, 30, 29]。   计算平均气温、最高气温和最低气温。   找出气温超过 30℃ 的天数。   解...

函数功能说明示例代码示例输出np.sort(x)返回排序后的副本np.sort([3, 1, 2])[1 2 3]x.sort()原地排序（修改原数组） arr = np.array([3,1,2]); arr.sort()arr 变为 [1, 2, 3]np...

函数功能说明示例代码示例输出np.greater(a, b)元素级比较 a > bnp.greater([3, 1], [2, 2])[True, False]np.less(a, b)元素级比较 a < bnp.less([3, 1], [2, 2])[False, True]...

分类函数功能说明基本数学np.sqrt(x)计算平方根 np.exp(x)计算指数（e^x） np.log(x)计算自然对数（ln(x)） np.sin(x)计算正弦值 np.abs(x)计算绝对值 np.power(a, b)...