A.Series和DataFrame之间不能进行运算
B.DataFrame表示带索引的二维数据
C.Series表示带索引的一维数据
D.可以像对待单一数据一样对待Series和DataFrame对象
请在下面空格处填写答案。
>>> from pandas import Series, DataFrame
>>> data = {'language': ['Java', 'PHP', 'Python', 'R', 'C#'],'year': [ 1995 , 1995 , 1991 ,1993, 2000]}
>>> frame. = DataFrame(data) >>> frame['IDE'] = Series(['Intellij', 'Notepad', 'IPython', 'R studio', 'VS'])
>>> 'VS' in frame['IDE']
_____
>>> frame['year'][2]
______
A.DataFrame与二维ndarray类型在数据运算上方法一致
B.DataFrame是二维带索引的数组,索引可自定义
C.DataFrame只能表示二维数据
D.DataFrame由2个Series组成
A.NumPy 的ndarray是一种多维数组对象,可以由序列型对象生成。
B.pandas的DataFrame是一个表格型数据结构,含有一组无序的列,每列可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值等等)。
C.pandas的Series可以看成是一个定长的有序字典。
D.dtype是一种特殊的对象,其含有将ndarray解释为特定数据类型所需的信息,int64表示有符号的64位整型。