欧美1区2区3区激情无套,两个女人互添下身视频在线观看,久久av无码精品人妻系列,久久精品噜噜噜成人,末发育娇小性色xxxx

import pandas as pd df = pd.read_csv('Nowcoder.csv') sub_df = df[df['Language'] == 'Python'] tmp_df = sub_df['Number_of_submissions'].mean() print(round(tmp_df,1))

import pandas as pd df = pd.read_csv('Nowcoder.csv') long_day = df['Continuous_check_in_days'].max() short_day = df['Continuous_check_in_days'].min() print(long_day,short_day,sep='\n')

import pandas as pd Nowcoder = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",") print(Nowcoder.Language.value_counts())

import pandas as pd pd.set_option('display.width',300) pd.set_option('display.max_rows',None) pd.set_option('display.max_columns',None) item1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv') item2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv') df = pd.merge(item1,item2,on='Nowcoder_ID',how='left') sub_df = df[['Name','Num_of_exe...

import pandas as pd pd.set_option('display.width',None) pd.set_option('display.max_columns',None) item1 = pd.read_csv('Nowcoder1.csv') item2 = pd.read_csv('Nowcoder2.csv') df = pd.merge(item1,item2, on='Nowcoder_ID',how='left') print(df)

import pandas as pd items = pd.read_csv('items.csv') singup = pd.read_csv('signup.csv') df = pd.merge(items,singup,on='item_id',how='left') print( pd.pivot_table( df, index=["sex", "department"], columns=["item_name"], values=[&q...

from pickle import TRUE import pandas as pd items = pd.read_csv('items.csv',sep=',') singup = pd.read_csv('signup.csv',sep=',') df = pd.merge(items,singup,on='item_id',how='left') sub_df = df[(df['department'] == 'functional') & (df['item_name'] == 'javelin')] print(sub_df[['employee_id','...

from pickle import TRUE import pandas as pd items = pd.read_csv('items.csv',sep=',') singup = pd.read_csv('signup.csv',sep=',') df = pd.merge(items,singup,on='item_id',how='left') sub_df = df[(df['department'] == 'functional') & (df['item_name'] == 'javelin')] print(sub_df[['employee_id','...

import pandas as pd items = pd.read_csv('items.csv') signup = pd. read_csv('signup.csv') signup1 = pd.read_csv('signup1.csv') sign = pd.concat([signup,signup1],ignore_index=True) total = pd.merge(items,sign,on='item_id',how='left') data = total.groupby(by='item_name')['employee_id'].apply('cou...

import pandas as pd # 讀取 items.csv 和 signup.csv 文件 items_df = pd.read_csv('items.csv') signup_df = pd.read_csv('signup.csv') # 合并兩個(gè)數(shù)據(jù)集，根據(jù) item_id 進(jìn)行左連接 merged_df = pd.merge(items_df, signup_df, on='item_id', how='left') # 按項(xiàng)目名稱分組，統(tǒng)計(jì)報(bào)名人數(shù) signup_count = merged_df.groupby(by='item_name')['employee_i...

import pandas as pd item = pd.read_csv("items.csv") signup = pd.read_csv("signup.csv") data = pd.merge(item, signup, on="item_id") a = data.groupby(by="item_name")["employee_id"].apply("count") print(a)

import pandas as pd from numpy import int64 df = pd.read_csv('Nowcoder.csv', dtype=object) df0 = df[df['Language'] == 'Python']['Achievement_value'].astype(int64) print(df0)

import pandas as pd # 讀取 CSV 文件 df = pd.read_csv("Nowcoder.csv", dtype=object) # 檢查每列是否有空值 df0 = df[df['Language'] == 'Python'] print(df0)

import pandas as pd # 讀取 CSV 文件 df = pd.read_csv("Nowcoder.csv", dtype=object) # 檢查每列是否有空值 print(df.isnull().any())