dataframe怎么查询数据？
一、dataframe怎么查询数据？
python中的dataframe可以通过索引index来查询数据。
dataframe是python中pandas的数据对象，例如你想查询某一行的数据，可以通过df【0】，这就是查询第一行的数据，例如你想查询某一列的数据，可以通过df【“score”】，就可以查询出得分这一列的数据。
二、spark dataframe怎样将数据转成正常list？
可以用list转换时间格式的。取出对应的list参数用对应的转换，如果不行可以试试强类型转换
三、python3dataframe怎么去重复数据？
import pandas as pddata = pd.read_csv('d:/ddd.txt')print(data.drop_duplicates())
四、怎么对dataframe中筛选过的数据进行计算？
首先我们创建一个DataFrame，该DataFrame包含的数据如下
假如我们想要筛选D列数据中大于0的行
使用&符号可以实现多条件筛选，当然是用"|"符号也可以实现多条件，只不过他是或的关系。
假如我们只需要A和B列数据，而D和C列数据都是用于筛选的，可以这样写：只返回了AB两列数据‘
我们以上用到的方法都是通过一个布尔索引完成的，我们看一下这样的运算返回的值是什么
我们还可以使用insin方法来筛选特定的值，把要筛选的值写到一个列表里，如alist
假如选择D列数据中，有alist中的值的行
五、oracle数据库如何造数据？
oracle数据库造数据的方法无非两种：
一个是使用oracle的建库工具dbca，这是一个图形界面工具，而且使用起来也方便且容易理解。
另一种方法就是手工库，这也就是我们今天要讨论的内容。
手工建库比起使用dbca建库来说，是比较麻烦的，但是如果我们学好了手工建库的话，就可以使我们更好的理解oracle数据库的体系结构。
六、造数据什么意思？
造数据的意思就是数据构造，常用来构造测试数据，主要作用提升工作效率。
众所周知在日常测试过程中，会频繁造数来验证各种场景，其中包括功能测试、沙箱测试、生产验证、性能测试等等，需测试人员花费很多的时间准备大量的数据，且有些场景复杂或涉及多方系统，工作中不可避免，为解决这个痛点，衍生了很多的造数方式，从而提高工作效率
七、Python怎么将DataFrame数据类型增加新的两列并赋值？
DataFrame需要新增列只需要用最简单的赋值语句把数据赋值给一个不存在的列即可。假如df为你的DataFrame，此时已存在两列'col1'和'col2'如下:
df['new']=df['col1']+df['col2']
八、恒大造车造了多久？
恒大汽车从2019年底开始进入正式的研发生产期，即使以恒大新能源汽车投资控股集团有限公司成立时间算起（2019年1月25日成立），至今也只有22个月。
九、如何创建一个空DataFrame，并其中插入一行数据？
```
# 通过 list of list 创建 DataFrame
import pandas as pd
data = [['Apple', 6], ['Grape', 30], ['Banana', 5]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Fruit', 'Price'])
df
# 通过 dict of list 创建 DataFrame
import pandas as pd
data = {'Fruit':['Apple', 'Grape', 'Banana'], 'Price':[6, 30, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
df
# 通过 list of dicts 创建 DataFrame
import pandas as pd
data = [{'Fruit': 'Apple', 'Price': 6}, {'Fruit': 'Grape', 'Price': 30}, {'Fruit': 'Banana', 'Price': 5}]
df = pd.DataFrame(data)
df
# 通过 zip() 函数创建 DataFrame
import pandas as pd
Fruit = ['Apple', 'Grape', 'Banana']
Price = [6, 30, 5]
list_of_tuples = list(zip(Fruit, Price))
df = pd.DataFrame(list_of_tuples, columns = ['Name', 'Age'])
df
# 新建空的 DataFrame，逐行添加数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns = ['Fruit', 'Price'])
df = df.append({'Fruit': 'Apple', 'Price': 6}, ignore_index=True)
df = df.append({'Fruit': 'Grape', 'Price': 30}, ignore_index=True)
df = df.append({'Fruit': 'Banana', 'Price': 5}, ignore_index=True)
df
```
十、造梦西游3装备数据？
魔法值 祁水武器// 品质攻击力防御力 传说500/ 暴击率闪避其他属性 7%// 琉璃武器// 品质攻击力防御力 传说500/ 暴击率闪避其他属性 7%// 夷图武器// 品质攻击力防御力 传说500/ 暴击率闪避其他属性 //回血+9 装备名称装备类型生命值魔法值 若禅武器// 品质攻击力防御力 传说500/ 暴击率闪避其他属性 //回蓝+6 属性装备名称装备类型生命值魔法值 金身防具15001500 品质攻击力防御力 传说/200 暴击率闪避其他属性 /7%魔抗10% 净坛防具3500/ 品质攻击力防御力 传说200300 暴击率闪避其他属性 //魔抗10% 属性装备名称装备类型生命值魔法值 旃檀（zhāntán）防具10002000 品质攻击力防御力 传说200200 暴击率闪避其他属性 //魔抗10% 斗战防具25001000 品质攻击力防御力 传说/220 暴击率闪避其他属性 7%/魔抗10%
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