数据分析

编写一个解决方案，显示这个 DataFrame 的 前 3 行。 示例 1: 解决方案 1、审题，理解题意 这个问题给定一个DataFrame: employees表，表中有若干行数据，要求我们

编写一个解决方案，选择 student_id = 101 的学生的 name 和 age 并输出结果。

编写一个解决方案，按以下方式重命名列： id 重命名为 student_id first 重命名为 first_name last 重命名为 last_name age 重命名为 age_in_

编写一个解决方案，以便将数据 旋转，使得每一行代表特定月份的温度，而每个城市都是一个单独的列，让数据显示更清晰。

一家公司决定增加员工的薪水。 编写一个解决方案，将每个员工的薪水乘以2来 修改 salary 列，为每个员工涨薪水。

编写一个解决方案，将数据 重塑 成每一行表示特定季度产品销售数据的形式。可以用 pandas 的 melt 函数用于转换或重塑数据。它将 DataFrame 从宽格式(列表示多个变量)更改为长格式

编写一个解决方案，计算并显示 players 的 行数和列数。 将结果返回为一个数组： 返回结果格式如下示例所示。

编写一个解决方案来列出体重 严格超过 100 千克的动物的名称。 按体重 降序 返回动物。在 Pandas 中，方法链 允许我们在 DataFrame 上执行操作，而无需将每个操作拆分成单独的行或创建

编写一个解决方案，在 quantity 列中将缺失的值填充为 **0**。 返回结果如下示例所示。重点介绍fillna 函数

在 name 列里有一些具有缺失值的行。 编写一个解决方案，删除具有缺失值的行。 返回结果格式如下示例所示。

在 DataFrame 中基于 email 列存在一些重复行。 编写一个解决方案，删除这些重复行，仅保留第一次出现的行。