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python-3.x - 我根据问题陈述正确使用了 to_csv 中的索引函数吗？

问题描述

问题陈述 ：

1）从一个 5 个元素的一维 numpy 数组创建另一个名为 heights_B 的系列，该数组源自均值 170.0 和标准偏差 25.0 的正态分布。

注意：在创建 heights_B 系列之前将随机种子设置为 100。使用 numpy。

2) 从一个 5 个元素的一维 numpy 数组创建另一个名为 weights_B 的系列，该数组源自均值 75.0 和标准偏差 12.0 的正态分布。

注意：在创建 weights_B 系列之前再次将随机种子设置为 100。使用 numpy。

3) 用 s1、s2、s3、s4 和 s5 标记两个系列元素。

4) 创建一个数据框 df_B，其中包含属于 B 类的学生 s1、s2、s3、s4 和 s5 的身高和体重。

5) 将列分别标记为 Student_height 和 Student_weight。

将不带索引的 df_B 的内容写入名为 classB.csv 的 CSV 文件。

注意：使用 to_csv 方法的 index 参数。

解决方案 ：

import pandas as pd
import numpy as np
import random
height_A=np.array([176.2,158.4,167.6,156.2,161.4])
s1=pd.Series(height_A,index=['s1','s2','s3','s4','s5'])
weight_A=np.array([85.1,90.2,76.8,80.4,78.9])
s2=pd.Series(weight_A,index=['s1','s2','s3','s4','s5'])
df={'Student_height':s1,'Student_weight':s2}
hdf=pd.DataFrame(df)
random.seed(100)
x=np.random.normal(loc=170.0,scale=25.0,size=5)
s3=pd.Series(x,index=['s1','s2','s3','s4','s5'])
random.seed(100)
y=np.random.normal(loc=75.0,scale=12.0,size=5)
s4=pd.Series(y,index=['s1','s2','s3','s4','s5'])
df1=df={'Student_height':s3,'Student_weight':s4}
hdf1=pd.DataFrame(df1)
hdf1.to_csv('classB.csv',index=False)

我已经根据问题陈述编写了代码，但是在线编译器不接受我的解决方案，如果我做错了，请告诉我。

标签： python-3.x

解决方案

在代码中再添加一行

m = pd.read_csv("classB.csv"); print(m)

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