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数据应用相对练习

以下是基于Numpy和Pandas的数据操作演练步骤：

1. 创建包含3行5列的DataFrame对象，数值范围在1-8之间

import numpy as np  import pandas as pd

接下来，创建一个3行5列的随机整数数据并生成DataFrame：

df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 8, (3,5)))

这将生成如下数据表：

2. 按照列表'a','b','a'进行行分组

df1_1 = df1.groupby(['a', 'b', 'a'])

执行后，结果将被划分为以下分组：

（'a', 0, 1, 2, 3, 4）

3. 为每个元素加1

df1_1 = df1_1.apply(lambda x: x + 1)

此次操作后的结果如下：

4. 将每个元素加上其所在列的和

sum_columns = df1.sum()   # 列的总和

结果：

然后对每个元素加上对应列的和：

df1_1 = df1_1.apply(lambda x: x + df1.sum())

最终表格为：

请注意，这些数值用于展示操作过程，具体应用时请根据实际数据调整。

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