pythonpandas基本操作练习50题
Python Pandas 基本操作练习50题
1. 创建一个空的DataFrame对象，名字为df。
  ```python
  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame()
  ```
2. 从列表创建一个DataFrame。
  ```python
  data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
  df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
  ```
3. 从字典创建一个DataFrame。
  ```python
  data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
  df = pd.DataFrame(data)
  ```
4. 展示DataFrame的前5行。
  ```python
  print(df.head())
  ```
5. 查看DataFrame的行数和列数。
  ```python
  print("行数:", df.shape[0])
  print("列数:", df.shape[1])
  ```
6. 查看DataFrame每一列的数据类型。
  ```python
  print(df.dtypes)
  ```
7. 展示DataFrame的统计信息（均值、标准差、最小值、最大值等）。
  ```python
  print(df.describe())
  ```
8. 展示DataFrame的列名。
  ```python
  lumns)
  ```
9. 选取DataFrame的某一列。
  ```python
  column = df['Name']
  ```
10. 选取DataFrame的多列。
python json字符串转数组    ```python
    columns = df[['Name', 'Age']]
    ```
11. 筛选出Age大于30的行。
    ```python
    filtered_df = df[df['Age'] > 30]
    ```
12. 对DataFrame按Age进行升序排序。
    ```python
    sorted_df = df.sort_values('Age', ascending=True)
    ```
13. 对DataFrame按Age进行降序排序。
    ```python
    sorted_df = df.sort_values('Age', ascending=False)
    ```
14. 计算DataFrame的Age列的平均值。
    ```python
    avg_age = df['Age'].mean()
    ```
15. 增加一列Score，并赋予随机生成的数值。
    ```python
    import numpy as np
    df['Score'] = np.random.randint(0, 100, len(df))
    ```
16. 删除一列Score。
    ```python
    df = df.drop('Score', axis=1)
    ```
17. 使用iloc选取第一行数据。
    ```python
    row = df.iloc[0]
    ```
18. 使用loc选取Name列为Alice的行数据。
    ```python
    row = df.loc[df['Name'] == 'Alice']
    ```
19. 将DataFrame转换为CSV文件。
    ```python
    df.to_csv('data.csv', index=False)

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