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怎样分析网站做seo网站运营课程

怎样分析网站做seo,网站运营课程,企业网站建设哪家好,做网站需要哪种工程师1. 字典的创建方法 1.1 直接创建 # 创建一个包含姓名和年龄的字典 person {"name": "Alice", "age": 25}print(person) # 输出:{name: Alice, age: 25} 1.2 使用 dict() 函数 # 使用键值对列表创建字典 person dict(name"…

1. 字典的创建方法

1.1 直接创建

# 创建一个包含姓名和年龄的字典
person = {"name": "Alice", "age": 25}print(person)
# 输出:{'name': 'Alice', 'age': 25}

1.2 使用 dict() 函数

# 使用键值对列表创建字典
person = dict(name="Alice", age=25)print(person)
# 输出:{'name': 'Alice', 'age': 25}

1.3 将其他数据类型转换为字典

  • 将列表转换为字典:
# 将列表转换为字典,索引作为键,值作为值
data = ["apple", "banana", "cherry"]
fruit_dict = dict(enumerate(data)) print(fruit_dict)
# 输出:{0: 'apple', 1: 'banana', 2: 'cherry'}
  • 将元组转换为字典:
# 将元组转换为字典,元组中的第一个元素作为键,第二个元素作为值
fruit_tuples = [("apple", 1), ("banana", 2), ("cherry", 3)]
fruit_dict = dict(fruit_tuples)print(fruit_dict)
# 输出:{'apple': 1, 'banana': 2, 'cherry': 3}

2. DataFrame的创建方法

 2.1 从列表或字典创建

  • 从(二维)列表创建: 将列表作为数据传入 pd.DataFrame() 函数,并指定列名。
import pandas as pddata = [["张三", 18, 90, 85, 95], ["李四", 19, 80, 90, 85], ["王五", 20, 95, 80, 90]]df = pd.DataFrame(data, columns=["姓名", "年龄", "语文", "数学", "英语"])
print(df)
  • 从字典创建: 将字典作为数据传入 pd.DataFrame() 函数,键作为列名,值作为数据。
import pandas as pddata = {"姓名": ["张三", "李四", "王五"],"年龄": [18, 19, 20],"语文": [90, 80, 95],"数学": [85, 90, 80],"英语": [95, 85, 90]}df = pd.DataFrame(data)
print(df)

2.2 其他创建方式:

  • 使用 pd.Series() 创建单列 DataFrame:
import pandas as pddata = pd.Series([1, 2, 3, 4])
df = pd.DataFrame(data, columns=["数据"])
print(df)#输出
'''数据
0   1
1   2
2   3
3   4
'''
  • 使用 pd.concat() 合并 DataFrame:
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2], "B": [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({"A": [5, 6], "B": [7, 8]})df = pd.concat([df1, df2])
print(df)'''
输出A  B
0  1  3
1  2  4
0  5  7
1  6  8'''

2.3 从文件创建

df1 = pd.read_csv(data.csv) #从csv文件中创建df2 = pd.read_excel(data.xls) #从excel文件中创建

http://www.tj-hxxt.cn/news/7687.html

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