1. 如何从列表创建数据框？

要从列表创建数据框，

1）创建一个空数据框
2）将列表作为单独的列添加到列表中

代码：

df=pd.DataFrame()
bikes=["bajaj","tvs","herohonda","kawasaki","bmw"]
cars=["lamborghini","masserati","ferrari","hyundai","ford"]
df["cars"]=cars
df["bikes"]=bikes
df

2. 如何从字典创建数据框？

字典可以作为参数直接传递给 DataFrame() 函数来创建数据框。

代码：

import pandas as pd
bikes=["bajaj","tvs","herohonda","kawasaki","bmw"]
cars=["lamborghini","masserati","ferrari","hyundai","ford"]
d={"cars":cars,"bikes":bikes}
df=pd.DataFrame(d)
df

33. 如何在pandas中组合dataframe？

两个不同的数据框可以通过 pandas 中的 concat()、append() 和 join() 函数水平或垂直堆叠。

当数据帧具有相同的列并且可用于连接具有相似字段的数据时，Concat 效果最佳，并且基本上是将数据帧垂直堆叠到单个数据帧中。

Append() 用于水平堆叠数据帧。如果要将两个表（数据帧）合并在一起，那么这是最好的串联函数。当我要从具有一个或多个公共列的不同数据帧中提取数据时，就会使用连接。在这种情况下，堆叠是水平的。

4. pandas 提供什么类型的连接？

Pandas 有左连接、内连接、右连接和外连接。

5. 如何合并pandas中的数据框？

合并取决于要合并的不同数据帧的类型和字段。如果数据具有相似字段，则数据将沿轴 0 合并，否则将沿轴 1 合并。

6. 给出下面的数据框，删除所有具有 Nan 的行。

dropna 函数可以用来做到这一点。

df.dropna(inplace=True)
df

37. 如何访问数据帧的前五个条目？

通过使用 head(5) 函数，我们可以获得数据帧的前五个条目。默认情况下 df.head() 返回前 5 行。要获取前 n 行，将使用 df.head(n) 。

38. 如何访问数据帧的最后五个条目？

通过使用 tail(5) 函数，我们可以获得数据帧的前五个条目。默认情况下 df.tail() 返回前 5 行。要获取最后 n 行，将使用 df.tail(n) 。

9. 如何使用索引中的给定值从 pandas 数据框中获取数据条目？

要从给定索引 x 的数据帧中获取行，我们可以使用 loc.

Df.loc[10] 其中 10 是索引的值。

import pandas as pd
bikes=["bajaj","tvs","herohonda","kawasaki","bmw"]
cars=["lamborghini","masserati","ferrari","hyundai","ford"]
d={"cars":cars,"bikes":bikes}
df=pd.DataFrame(d)
a=[10,20,30,40,50]
df.index=a
df.loc[10]

10.什么是注释以及如何在Python中添加注释？

Python 中的注释是指用于提供信息的一段文本。当多个人处理一组代码时，这一点尤其重要。它可用于分析代码、留下反馈和调试代码。评论有两种类型，包括：

1. 单行注释
2. 多行注释

添加评论所需的代码

#Note – 单行注释

“““笔记

笔记

注意“””——多行注释