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编写程序,随机产生30个1-100之间随机整数并存入5行6二维列表,按5行6格式输出

一、前言 前几天某乎上看到了一个粉丝提问,编写程序,随机产生30个1-100之间随机整数并存入5行6二维列表,按5行6格式输出?这里拿出来跟大家一起分享下。...numbers = [random.randint(1, 100) for i in range(30)] # 将生成数字按5行6格式存储到二维列表 rows = 5 cols = 6 matrix...6格式输出二维列表数字 for i in range(rows): for j in range(cols): print(matrix[i][j], end="\t")...for 循环用来将随机数填充到二维列表。 最后一个 for 循环用来按5行6格式输出二维列表数字。 运行之后,可以得到预期结果: 后来看到问答区还有其他解答,一起来看。...下面是【江夏】回答: import random # 生成 30 个 1-100 随机整数,并存入 5 行 6 二维列表 data = [[random.randint(1, 100) for

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Pandas更改数据类型【方法总结】

先看一个非常简单例子: a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将换为适当类型...例如,上面的例子,如何将2和3为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每类型?...在这种情况下,设置参数: df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame,可以转换为数字类型将被转换,而不能(例如,它们包含非数字字符串或日期...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于将具有对象数据类型DataFrame换为更具体类型。...例如,用两对象类型创建一个DataFrame,其中一个保存整数,另一个保存整数字符串: >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1

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python下PandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介:   DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一组有序,每可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值等)。...跟其他类似的数据结构相比(如Rdata.frame),DataFrame面向行和面向操作基本上是平衡。...7 3 4 8 第二种:将包含不同子列表列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表...6 7 8 data=data.T#置之后得到想要结果 data.rename(columns={0:'a',1:'b'},inplace=True)#注意这里0和1都不是字符串 print...参考资料:《利用Python进行数据分析》 一个空dataframe插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

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爬虫入门经典(二十四) | 爬取当当网图书信息并进行数据清洗

本demo我们按照步骤完成数据清洗,主要任务为: 1)去掉当前价格这一 ‘¥’ 符号,转换成数值格式。...2) 星级转换成数字格式,取值范围为{0, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5,5}。...例如width:90%先转换为0.9,然后以最高星分数5乘以0.9最终得到4.5。 3)对于评论数这一直接提取数值。 4)出版信息分为三分别是作者、出版日期、出版社。...5)将原始数据书名拆分为为书名和简介两。...Python,re 包实现了正则表达式匹配,常用 search 函数能够完成匹配。下面我们编写 get_numers 函数用来提取一个字符串数值。

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Numpy和pandas使用技巧

可以创建数组时候np.array(ndmin=)设置最小维度 ndarray.shape 数组维度,对于矩阵,n行m,不改变原序列 ndarray.size 数组元素总个数...创建指定范围内一个整数 np.random.randint(10,size=(3,3))创建指定范围(0,10)指定维度一个整数 给定均值/标准差/维度正态分布np.random.normal...数组; 参数2: axis=0/1,0表示1表示行) 5、数组与数运算(包括+-*/,是元素与元素运算) 矩阵库(Matrix)矩阵运算(非常重要), 《《《《《《《《《《《《《《《《《《...△ n.transpose()对换数组维度,矩阵置 △ ndarray.T 与上类似,用于矩阵置 △ n.concatenate((a1, a2, ...), axis)沿指定轴连接同形数组...],[2,3,4],[1,2,3]]) df.drop_duplicates(inplace=True) df 替换DF字符串 #df.int_rate.replace('%','',inplace

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解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

问题描述pandasDataFrame格式数据,每一可以是不同数据类型,如数值型、字符串型、日期型等。而ndarray格式数据需要每个元素都是相同类型,通常为数值型。...ndarraycolumn_a = df['A'].values# 进行运算result = column_a + 1上述代码,我们创建了一个DataFrame数据​​df​​,其中包含三,分别是整数...A,整数B和字符串C。...这种方法在数据处理和分析是常见且实用技巧,希望本文对你有所帮助。实际应用场景,我们可能会遇到需要对DataFrame某一进行运算情况。...布尔索引:通过指定一个布尔数组来访问数组满足某个条件元素。例如​​a[a > 5]​​可以访问数组​​a​​中大于5元素。花式索引:通过指定一个索引数组或整数数组来访问数组元素。

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数据处理利器pandas入门

Pandas主要有两种数据查询选择操作: 基于标签查询 基于整数位置索引查询 Pandas选择时,无需使用 date[:, columns] 形式,先使用 : 选择所有行,再指定 columns...inplace选项直接针对原DataFrame操作 ⚠️ 'date' 和'hour'都是整数,需要将这两转换成字符串之后连接起来,连接时候注意 date 形式是 '%Y%m%d',而 hour...# data.loc[0:5, '1001A':'1005A] # 会出错 ⚠️ 由于行索引已经转换为时间,因此此处不能使用 整数 索引。...: .apply 上面创建时间索引时便利用了.apply 方法,对date 和 hour分别进行了数据类型转换,然后将两个字符串进行了连接,转换为时间。...,idx['1001A', ['AQI', 'PM10', 'PM2.5']] 表示 data 指定,如果将 idx 看作新 DataFrame,那么'1001A'则是 idx 行,['AQI

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1w 字 pandas 核心操作知识大全。

='bool')) # 输出包含小数数据类型 print('输出包含小数数据类型:', df.select_dtypes(include=['float64'])) # 输出排除整数 print...]) # 对不同执行不同计算 df.agg({"salary":np.sum,"score":np.mean}) 时间格式转换 # 时间戳时间字符串 df_jj2['cTime'] =df_jj2...df.corr() # 返回DataFrame之间相关性 df.count() # 返回非空值每个数据帧数字 df.max() # 返回每最高值...("黄") df["英文名"].str.endswith("e") 4.count 计算给定字符字符串中出现次数 df["电话号码"].str.count("3") 5.get 获取指定位置字符串...4) 11.replace 将指定位置字符,替换为给定字符串 df["身高"].str.replace(":","-") 12.replace 将指定位置字符,替换为给定字符串(接受正则表达式

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Pandas将列表(List)转换为数据框(Dataframe

Python中将列表转换成为数据框有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据框,第二种是一个包含不同子列表列表转换成为数据框。...4 8 第二种:将包含不同子列表列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表...[1,2,3,4]和[5,6,7,8] data=DataFrame(a)#这时候是以行为标准写入 print(data) 输出结果: 0 1 2 3 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8...data=data.T#置之后得到想要结果 data.rename(columns={0:'a',1:'b'},inplace=True)#注意这里0和1都不是字符串 print(data)...a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 到此这篇关于Pandas将列表(List)转换为数据框(Dataframe文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索

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