使用下列代码创建数据框,完成以下的填空题。 import numpy as np import pandas as pd index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 30], "city": ["Bei Jing ", "Shang Hai ", "Guang Zhou", "Shen Zhen", np.nan, " "], "income": [None, 11, 22,33, np.nan, 55], "sex": [None, "male", "female", "male", np.nan, "male"], "birth": ["2000-02-10", "1988-10-17", None, "1978-08-08", np.nan, "1988-10-17"] } (1)使用data为数据,ind
以下是针对问题的代码填空和答案: (1)创建数据框 `df` 的代码如下: ```python df = pd.DataFrame(data, index=index) ``` (2)查看存在缺失值的字段,完善以下代码: ```python print(df.isnull().any()) ``` 填空1:`isnull` (3)查看 `city` 存在缺失值的记录,完善以下代码: ```python y2 = df[df['city'].isnull()] print(y2) ``` 填空2:`df` (4)使用赋值操作和数据框对象的 `fillna()` 方法填充缺失值,完善以下代码: ```python adict = {'age': 22, 'city': 'tian jin', 'income': 36, 'sex': 'female', 'birth': '1986-6-5'} df.fillna(value=adict, inplace=True) ``` 填空3:`adict` 完整代码如下: ```python import numpy as np import pandas as pd index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 30], "city": ["Bei Jing ", "Shang Hai ", "Guang Zhou", "Shen Zhen", np.nan, " "], "income": [None, 11, 22, 33, np.nan, 55], "sex": [None, "male", "female", "male", np.nan, "male"], "birth": ["2000-02-10", "1988-10-17", None, "1978-08-08", np.nan, "1988-10-17"] } # (1) 创建数据框 df = pd.DataFrame(data, index=index) # (2) 查看存在缺失值的字段 print(df.isnull().any()) # (3) 查看 city 存在缺失值的记录 y2 = df[df['city'].isnull()] print(y2) # (4) 使用 fillna() 填充缺失值 adict = {'age': 22, 'city': 'tian jin', 'income': 36, 'sex': 'female', 'birth': '1986-6-5'} df.fillna(value=adict, inplace=True) ``` [2025-04-14 18:30:52 | AI问答 | 563点数解答]
- [阿里通义] 使用下列代码创建数据框,完成以下的填空题。 import numpy as np import pandas as pd index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 30], "city": ["Bei Jing ", "Shang Hai ", "Guang Zhou", "Shen Zhen", np.nan, " "], "income": [None, 11, 22,33, np.nan, 55], "sex": [None, "male", "female", "male", np.nan, "male"], "birth": ["2000-02-10", "1988-10-17", None, "1978-08-08", np.nan, "1988-10-17"] } (1)使用data为数据,ind(563点数解答 | 2025-04-14 18:30:52)168
- [字节豆包] ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(12, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 玫瑰花瓣参数方程 u = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) v = np.linspace(0, np.pi, 50) U, V = np.meshgrid(u, v) # 冰晶玫瑰核心结构 R = 1 + 0.3*np.cos(5*U) # 5瓣玫瑰 X = R * np.sin(V) * np.cos(U) Y = R * np.sin(V) * np.sin(U) Z = R * np.cos(V) # 添加冰晶细节 ice_factor = 0.2 * np.sin(8*U) * np.sin(4*V) X += ice_factor * np.sin(V) * np.cos(U) Y (897点数解答 | 2025-12-12 23:16:19)44
- [字节豆包] 标点符号 可以使命令行不显示运算结果。 第1空 7. (填空题) 一个mxn的矩阵a,全下标a(i,j)元素对应的单下标为 。 第1空 8. (填空题) 产生3阶全1方阵的命令为 。 第1空 9. (填空题) MATLAB中若在循环执行过程中需要终止该循环时采用的语句 。 第1空 10. (填空题) 在MATLAB中用系统预定义的特殊变量pi表示_______________。 第1空 11. (填空题) 符号表达式sin(2*a+t)+m的自由符号变量是 。 第1空 12. (填空题) if结构的开始是“if”命令,结束是 命令。 第1空 13. (填空题) MATLAB中扩展名为.fig的文件为 。 第1空 14. (填空题) ( )窗(360点数解答 | 2025-12-26 08:41:25)21
- [阿里通义] 使用下列代码创建数据框,完成以下的填空。 import numpy as np import pandas as pd data = {'animal': ['cat', 'cat', 'snake', 'dog', 'dog', 'cat', 'snake', 'cat', 'dog', 'dog'], 'age': [2.5, 3, 0.5, np.nan, 5, 2, 4.5, np.nan, 7, 3], 'visits': [1, 3, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1], 'priority': ['yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'no', 'no', 'yes', 'no', 'no']} labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'] 1、使用data为数据,labels为索引,创建数据框df 2、取出 df 的 animal 和 age 列 填空1:df[________](317点数解答 | 2025-04-14 18:32:16)209
- [字节豆包] 小明和朋友们去爬香山,为美丽的景色所陶醉,想合影留念。 如果他们站成一排,男生全部在左(从拍照者的角度),并按照从矮到高的顺序从左到右排,女生全部在右,并按照从高到矮的顺序从左到右排 请问他们合影的效果是什么样的(所有人的身高都不同)? 输入 第一行是人数 n(2≤n≤40,且至少有 1 个男生和 1 个女生)。 后面紧跟 n 行,每行输入一个人的性别(男male或女female)和身高(范围在 [0,2] 内的浮点数,单位米),两个数据之间以空格分隔。 输出 n 个浮点数,模拟站好队后,拍照者眼中从左到右每个人的身高。每个浮点数需保留到小数点后 2 位,相邻两个数之间用单个空格隔开。 样例输入 复制 6 male 1.72 male 1.78 female 1.61 male 1.65 female 1.70 female 1.56 样例输出 复制 1.65 1.72 1.78 1.70 1.61 1.56(411点数解答 | 2026-02-01 12:51:58)4
- [阿里通义] 要求:创建一个对象 const person = {name: 'alice', age: 25, city: 'new york'},使用解构赋值从对象中提取 name 和 age,然后使用模板字符串创建一句话,例如“姓名是 alice,年龄是 25。” const person = {name: 'alice', age: 25, city: 'new york'}; // 使用解构赋值和模板字符串(138点数解答 | 2024-10-29 09:40:13)209
- [字节豆包] 解构赋值和模板字符串 要求:创建一个对象 const person = {name: 'alice', age: 25, city: 'new york'},使用解构赋值从对象中提取 name 和 age,然后使用模板字符串创建一句话,例如“姓名是 alice,年龄是 25。” const person = {name: 'alice', age: 25, city: 'new york'}; // 使用解构赋值和模板字符串(64点数解答 | 2024-10-29 21:04:59)250
- [DeepSeek] import os import datetime from flask import Flask, request, jsonify import requests from flask_cors import CORS import re import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import base64 from io import BytesIO import pandas as pd import traceback # 添加traceback以获取详细错误信息 plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] app = Flask(__name__) CORS(app) FASTGPT_API_URL = 'http://localhost:3000/api/v1/chat/completions' FASTGPT_API_KEY = 'fastgpt-gWzitHpBa8XRr0q(713点数解答 | 2025-06-18 16:00:34)189
- [GPT] import numpy as np import math import xlrd #读excel数据用 from operator import itemgetter #排序用 import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt #*******************************读取数据************************************* # 读取excel数据,储存用户数据,出发点编号为0,用户1的编号为1,用户120的编号为120 data = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl') print(data) # 获取节点坐标和需求 # 假设excel文件的第一列是x坐标,第二列是y坐标,第三列是需求 x = data.iloc[:, 0].tolist() # 获取所有行的第一列数据 y = data.iloc[:, 1].tolist() # 获取所有行的第二列数据 demands(2729点数解答 | 2024-11-25 15:32:50)224
- [字节豆包] ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 设置图形 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.set_facecolor('black') fig.patch.set_facecolor('black') # 爱心参数方程 def heart(t): x = 16 * np.sin(t) 3 y = 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - 2 * np.cos(3*t) - np.cos(4*t) return x, y # 生成爱心形状的点 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) x, y = heart(t) z = np.(1487点数解答 | 2025-08-07 11:24:56)133
- [DeepSeek] ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 设置图形 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.set_facecolor('black') fig.patch.set_facecolor('black') # 爱心参数方程 def heart(t): x = 16 * np.sin(t) 3 y = 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - 2 * np.cos(3*t) - np.cos(4*t) return x, y # 生成爱心形状的点 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) x, y = heart(t) z = np.(130点数解答 | 2025-08-29 21:24:33)131
- [字节豆包] import openpyxl import smtplib import imaplib import email import json import os import re from bs4 import BeautifulSoup from fastapi import FastAPI, Form from openpyxl.styles import Alignment from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.base import MIMEBase from email.header import decode_header from email import encoders import pandas as pd app = FastAPI() RECEIVER_EMAILS = { 0: "yundongshijie001@protonmail.com", 1: "xiaobudian001@protonmail.com" } email_address = "(182点数解答 | 2025-04-12 00:49:09)210