# -*- coding: utf-8 -*- from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd def read_csv_data(): ''' 返回值: df1: 一个DataFrame类型数据 length1: 一个int类型数据 ''' # 请在此添加代码 完成本关任务 # ********** Begin *********# # ********** End **********# #返回df1,length1 return df1,length1

时间: 2025-03-20 20:15:45 浏览: 61
### 如何在 Python 中使用 Pandas 读取 CSV 数据并返回 DataFrame 及其长度 Pandas 是一种强大的数据分析工具，在 Python 生态中广泛用于处理结构化数据。通过 `pandas.read_csv` 函数可以轻松加载 CSV 文件至内存中的 DataFrame 对象[^2]。 #### 加载 CSV 并获取 DataFrame 长度的示例代码 以下是实现这一目标的一个简单例子： ```python import pandas as pd # 假设 'data.csv' 是要读取的目标文件路径 df = pd.read_csv('data.csv') # 将 CSV 文件转换为 DataFrame # 获取 DataFrame 的行数和列数 num_rows, num_columns = df.shape print(f"DataFrame 行数: {num_rows}") # 输出 DataFrame 的总行数 [^1] print(f"DataFrame 列数: {num_columns}") # 输出 DataFrame 的总列数 ``` 上述代码片段展示了如何利用 `pd.read_csv()` 方法将 CSV 文件转化为一个名为 `df` 的 DataFrame 对象，并进一步调用 `.shape` 属性来计算该对象所含有的行列数量。 如果遇到含有重复标题或其他复杂情况下的 CSV 文件，则可以通过指定额外参数调整行为，例如跳过某些头部行或将错误容忍模式开启以忽略不合规的数据记录[^4]: ```python # 跳过前几行作为自定义头位置 header_row = 5 # 设定实际有效数据起始的位置索引号 df_custom_header = pd.read_csv('complex_data.csv', skiprows=header_row, header=None) # 启动错误容忍机制丢弃有问题的数据行而不中断程序执行过程 df_error_handling = pd.read_csv('problematic_data.csv', error_bad_lines=False) # 默认已废弃，请改用 on_bad_lines 参数 ``` 对于特殊需求场景比如保持数值字段原有的前置零不变形等情况时，也需要特别注意配置相应选项防止自动类型推断带来的副作用影响最终结果质量[^3]。
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# -*- coding: utf-8 -*- from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd def create_dataframe(): ''' 返回值: df1: 一个DataFrame类型数据 ''' # 请在此添加代码 完成本关任务 # ********** Begin *********# # ********** End **********# #返回df1 return df1

from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd def create_dataframe(): ''' 返回值: df1: 一个DataFrame类型数据 ''' data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'age': [25, 30,...

# -*- coding: utf-8 -*- from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd def create_series(): ''' 返回值: series_a: 一个Series类型数据 series_b: 一个Series类型数据 dict_a： 一个字典类型数据 ''' # 请在此添加代码 完成本关任务 # ********** Begin *******

import pandas as pd series_from_list = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print(series_from_list) 2. **通过 NumPy 数组创建 Series** 如果需要处理数值型数据，可以利用 ...

# -*- coding: utf-8 -*- from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd def create_series(): ''' 返回值: series_a: 一个Series类型数据 series_b: 一个Series类型数据 dict_a： 一个字典类型数据 ''' # 请在此添加代码 完成本关任务 # ********** Begin *********# # ********** End **********# # 返回series_a,dict_a,series_b return series_a,dict_a,series_b

import pandas as pd data = [1, 2, 3] my_series = pd.Series(data) print(my_series) 输出结果将是一个带有默认索引的Series对象[^3]。 2. **使用字典创建Series** 当使用字典作为数据源时，字典的...

# -*- coding: utf-8 -*- def preprocessing(data): """对data进行预处理 参数: data - pandas.dataframe格式，原始数据 返回值： processed_data - 预处理后的数据 """ processed_data = data # 请在此添加实现代码 # #********** Begin ********* #********** End ***********# return processed_data

def preprocess_data(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: """ 对输入的 pandas DataFrame 进行数据预处理。 参数: df (pd.DataFrame): 输入的原始数据框。 返回: pd.DataFrame: 预处理后的数据框。 """ ...

编程要求 根据提示补充代码: # -*- coding: utf-8 -*- from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd def delete_duplicated(): ''' 返回值: df2: 一个DataFrame类型数据 ''' # df1是DataFrame类型数据 df1 = DataFrame({'k1': ['one'] * 3 + ['two'] * 4, 'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]}) # 请在此添加代码 完成本关任务 # ********** Begin *********# # ********** End **********# # 返回df2 return df2 去除df1中重复的行，并把结果保存到df2中。 测试说明 如果答案正确，则会输出True。

# -*- coding: utf-8 -*- from pandas import DataFrame import pandas as pd def delete_duplicated(): ''' 返回值: df2: 一个DataFrame类型数据 ''' # df1是DataFrame类型数据 df1 = DataFrame({'k1': ['...

本关任务 创建一个五行三列的名为 df1 的DataFrame数组,列名为 [states,years,pops],行名['one','two','three','four','five'] 2. 给df1添加新列，列名为 new_add，值为[7,4,5,8,2] 测试说明 1. 如果答案正确，则会输出 True # -*- coding: utf-8 -*- from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd def create_dataframe(): ''' 返回值: df1: 一个DataFrame类型数据 ''' # 请在此添加代码 完成本关任务 # ********** Begin *********# # ********** End **********# #返回df1 return df1

from pandas import DataFrame def create_dataframe(): # 创建 df1 data = { 'states': [None, None, None, None, None], # 需要初始化数据 'years': [None, None, None, None, None], 'pops': [None, None, ...

编程要求 根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 区间补充代码，绘制一张不同年份冠军吃掉热狗数量的柱形图。利用绘制柱形图的 bar 函数：# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt hot_dog = pd.read_csv(r"matplotlib_bar/csv/hot-dog-contest-winners.csv") def plot(): # ********* Begin *********## ********* End *********# plt.savefig('matplotlib_bar/studentfile/studentanswer/level_1/US.png') plt.close()

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