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#读取文件，查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确，有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量，先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 names =
请问您是希望对这段代码进行解释、优化，还是基于这段代码为您补充后续的操作，或者是有其他的需求呢？ [2024-10-31 08:58:19 | AI写代码神器 | 31点数解答]
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#读取文件，查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确，有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量，先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 names（296点数解答 | 2024-10-31 08:56:30）
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#读取文件，查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确，有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量，先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 names =（31点数解答 | 2024-10-31 08:58:19）
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#读取文件，查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确，有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量，先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 name（81点数解答 | 2024-10-24 10:38:10）
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import chi2 import pandas as pd import itertools from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor from sklearn.impute import SimpleImputer # 用于简单缺失值填充 import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 # 问题背景与意义说明 # 在生产过程中，产品可能会出现多种类型的缺陷，通过对不同缺陷类型的频数分布进行监控， # 可以及时发（925点数解答 | 2025-04-05 17:47:55）
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取教学账目数据 teaching_df = pd.read_excel('教学.xlsx') # 读取后勤账目数据 logistics_df = pd.read_excel('后勤.xlsx') # 读取行政账目数据 administrative_df = pd.read_excel('行政.xlsx') # 将各表格的取得日期列转换为日期时间类型，并提取年份作为新列 teaching_df['年份'] = pd.to_datetime(teaching_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year logistics_df['年份'] = pd.to_datetime(logistics_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year administrative_df['年份'] = pd.to_datetime(administrative_df['取得日期'], fo（69点数解答 | 2024-10-31 17:39:14）
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阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数（均值 100，标准差 8） np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文（506点数解答 | 2025-03-23 14:32:14）
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阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数（均值 100，标准差 8） np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文（116点数解答 | 2025-03-26 22:22:15）
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阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数（均值 100，标准差 8） np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文（178点数解答 | 2025-03-26 22:26:30）
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import numpy as np import math import xlrd #读excel数据用 from operator import itemgetter #排序用 import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt #*******************************读取数据************************************* # 读取excel数据，储存用户数据，出发点编号为0，用户1的编号为1，用户120的编号为120 data = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl') print(data) # 获取节点坐标和需求 # 假设excel文件的第一列是x坐标，第二列是y坐标，第三列是需求 x = data.iloc[:, 0].tolist() # 获取所有行的第一列数据 y = data.iloc[:, 1].tolist() # 获取所有行的第二列数据 demands（2729点数解答 | 2024-11-25 15:32:50）
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jingyu: { audio: 2, trigger: { global: ["useskill", "logskillbegin", "usecard", "respond"], }, filter(event, player) { if (["global", "equip"].includes(event.type)) return false; let skill = event.sourceskill || event.skill; if (!skill || skill === "jingyu") return false; let info = get.info(skill); while (true) { if (!info || info.charlotte || info.equipskill) return false; if (info && !info.sourceskill) break; skill = info.sourceskill; info = get.info(（15点数解答 | 2024-06-06 17:40:23）
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使用下列代码创建数据框，完成以下的填空题。 import numpy as np import pandas as pd index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 30], "city": ["Bei Jing ", "Shang Hai ", "Guang Zhou", "Shen Zhen", np.nan, " "], "income": [None, 11, 22,33, np.nan, 55], "sex": [None, "male", "female", "male", np.nan, "male"], "birth": ["2000-02-10", "1988-10-17", None, "1978-08-08", np.nan, "1988-10-17"] } （1）使用data为数据，ind（563点数解答 | 2025-04-14 18:30:52）
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import numpy as np a=np.zeros(10) a[4]=1 b=np.append(a,2) print(b) c=np.array.random.randint(0,100,20) print(c) # d=np.where((c>=60 | c==0),1,c) print(np.where((c>=60 | c==0),1,c)) #n1=np.zeros(10)（286点数解答 | 2025-03-06 20:23:41）
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