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使用 eval() 进行高效计算 eval() 函数在 Pandas 中是一种高效率的字符串表达式求值器，允许对 DataFrame 进行快速计算。这个功能基于 Numexpr 库，能够加速某些特定类

选择数据 获取列 单列获取 要获取 DataFrame 的单个列，你可以使用列名以两种不同的方式： 使用点（.）操作符，这种方式更像是访问对象的属性。 使用方括号（[]）和列名，这种方式更像是从字典中

Pandas 中的索引主要有两种形式：轴标签（行标签）和列名。 索引类型 Pandas 提供了多种索引类型，包括： Index：最常见的索引类型，用于索引 DataFrame 的行。 Int64Ind

Pandas 的 DataFrame 是一个二维的、大小可变的、异质型表格数据结构，带有标签化的轴（行和列）。简单来说，你可以将 DataFrame 看作是一个 Excel 表格或 SQL 数据表，在

Pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它是基于NumPy库构建的，使得数据预处理、清洗、分析变得更加快速和简单。Pandas主要有两种类型的数

索引 基本索引 NumPy索引类似于Python列表的索引，但它提供了更多的功能。对于一维数组，你可以使用整数索引访问特定位置的元素： 对于多维数组，你可以使用逗号分隔的索引元组来访问元素： 切片索引

numpy.array对象 numpy.array 对象是 NumPy 库的核心，它提供了一种高效的方式来存储和操作同质数据类型的多维数组。每个 numpy.array 对象都有一系列的属性，这些属性

NumPy 是 Python 的一个开源数值计算扩展库，用于高性能的科学计算和数据分析。它提供了一个强大的N维数组对象ndarray，以及用于对这些数组进行操作的各种函数。 通过pip安装： 创建数组

文件操作 写入与读取 在Python中，操作文件的步骤为： 打开文件open()->读写文件read()或write()->关闭文件close()，打开文件通过函数来实现。 基础写法 示例： open

Python 语法糖（Syntactic Sugar）是指 Python 中的一些语法特性，它们并不改变语言的功能，但能够使代码更加简洁、易读和优雅。 1. 列表推导式（List Comprehens

1. 迭代的概念与原理 迭代是一种重要的编程模式，它允许我们按顺序访问容器中的每个元素，而不必事先知道容器的大小。在 Python 中，几乎所有的容器对象都可以进行迭代，包括列表、元组、字典、集合等。

内置函数是指那些随Python环境提供，可以直接使用的函数，无需进行任何额外的导入（import）操作。这些函数是Python标准库的一部分，可以在任何Python程序中直接调用。 Python的内置

在Python中，函数是一个重要的概念，它允许你将代码块封装成一个单元，这个单元可以接收输入参数，并返回一个结果。函数可以让你的代码更加模块化，增加代码的重用性，使得代码更加易于理解和维护。 定义函数

条件语句（Conditional Statements） 条件语句允许程序根据条件的不同执行不同的代码段。这是实现决策逻辑、分支和循环的基础。 if 语句 if 语句是最基本的条件语句，它用于执行仅当

算术运算符 Python中的算术运算符包括基本的加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）等，与其他编程语言类似。 加减乘运算 整数与浮点数之间进行运算时，结果会是精度更大的类型，也就是浮点型。 除法运算

数字类型（Number） 整型（Int）：或整数，是不包含小数部分的数字。Python中的整型是无限精度的，这意味着Python可以处理任意大小的整数，只要你的计算机内存足够大。 浮点型（Float）

输入输出 在Python中，控制台输入和输出是编程的基础，允许用户与程序进行最简单的交互。 输入（Input） 使用 input() 函数从控制台接收用户输入。input() 函数可以接受一个字符串参