如下图数据表格，计算x^2+y^2的值并输出。
图1.案例数据
文心一言提示词打开百度“文心一言”，输入提示词：“你是pandas专家，文件路径为：D:/Samples/点集.xlsx。该Excel文件的第一个工作表中A-B列为给定数据。A-B列分别为“x”和“y”。用pandas导入Excel文件的数据，导入前10行数据，引擎为"openpyxl"。在导入的数据最后添加一列“z”，该列的值通过匿名函数x^2+y^2得到。输出表数据。添加代码注释。”
显示结果如下：
首先，我们需要导入所需的库和模块。这里，我们将使用pandas来处理数据，并使用openpyxl作为引擎来读取Excel文件。
以下是完整的代码和注释：
# 导入所需的库和模块import pandas as pd# 指定文件路径file_path = 'D:/Samples/点集.xlsx'# 使用pandas读取Excel文件，指定引擎为"openpyxl"data = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')# 仅导入前10行数据data = data.head(10)# 在数据中添加一列"z"，该列的值由匿名函数x^2+y^2得到data['z'] = data.apply(lambda row: row['x']**2 + row['y']**2, axis=1)# 输出数据表print(data)注释：
import pandas as pd：导入pandas库，并将其重命名为pd。这是处理数据时常用的做法。file_path = 'D:/Samples/点集.xlsx'：指定Excel文件的路径。data = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')：使用pandas的read_excel函数读取Excel文件，并指定引擎为"openpyxl"。这将读取文件中的所有工作表。data = data.head(10)：仅保留前10行数据。这可以通过head()函数实现，其中参数为要保留的行数。data['z'] = data.apply(lambda row: row['x']**2 + row['y']**2, axis=1)：使用apply函数对每一行应用一个匿名函数。该匿名函数计算x的平方和y的平方之和，并将结果存储在新的"z"列中。axis=1表示对每一行应用该函数。print(data)：输出处理后的数据表。Python编辑器运行运行结果如下图。
图2.Python运行结果
本合集使用的工具如下：
文心一言：3.5版本
Python编辑器：3.9.0
申明：以上结果皆为实际运行结果，如遇到无法运行可在评论区留言。部分数据来自网络，如有侵权请私信告知，感谢！
