补全如下代码，打印其中非NaN变量的数量。 1.importpandasaspd 2.importnumpyasnp 3.a=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5)) 4.b=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4)) 5.print((a+b).______())
举一反三
- 补全如下代码，对生成的变量a在1轴上进行降序排列。 1.importpandasaspd 2.importnumpyasnp 3.a=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['z','w','y','x']) 4.a.____________(axis=1,ascending=False)
- 补全如下代码，对生成的变量a在1轴上进行降序排列。import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5), index = ['z', 'w', 'y', 'x']) a.____________(axis=1, ascending=False)
- 如下代码的输出结果是( )import numpy as npa = np.arange(12).reshape(3, 4)print(np.sum(a[1:, 2:]))
- 请完善如下代码，使得其生成一个3行5列的DataFrame对象。 1.importpandasaspd 2.importnumpyasnp 3.d=pd.DataFrame(np.arange(15).__________(3,5))
- 如下代码的输出结果是( )import numpy as npa = np.arange(12).reshape(3, 4)print(np.sum(a[[0, 2], 2:]))