忙!

有日子没有来了,而现在来了多少有些心里不安!

这段日子很忙,忙得没有个头绪,忙得有些忘掉了自己,有时很喜欢忘掉自己的感觉,是逃避还是没有了继续前行的野心呢,忙!昨晚见个一个朋友,约了几次,总算能挤出点时间坐在一起吃顿饭,他要离开这个城市了,因为找到了自己喜欢的工作,很高兴,我也很为他高兴,这应该是成功吧,我想是的!

总爱看到一些事情或情景的时候想起了自己,想得很远又很空洞,是习惯还是一种感悟或是境界,呵

今天中午同事约一起去吃午餐,不过我拒绝了,同事说"一个人吃多没有意思啊?" 我答约"一直都是这样,习惯了!"

是习惯了么?走后也在想自己怎么会随口这么轻松的回答出这样的一句话呢?

可能是习惯,但他们可能更认为是一种麻木......

为了确定诺诺一周内学习时间最长和最短的具体日子,需要查看具体的日程安排数据。由于没有提供实际的日程表或者具体的学习时间段,无法直接给出答案。 一般情况下,要解决这个问题可以采取如下方式: 检查诺诺的一周日程记录 确保日程中有明确标注每天的学习起始时间和结束时间 对比每一天的学习时长 计算出每日学习的总小时数,并做好标记以便比较 识别极端值 从统计数据中找出数值最高和最低的两天即为所求的答案 若拥有电子版的数据文件,比如Excel表格或是在线日历服务中的信息,则可以通过编写简单的脚本来自动完成这个分析过程。对于编程实现,这里是一个Python的例子来处理假设已经整理好的CSV格式数据: ```python import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('nino_study_schedule.csv') # 确保日期列被正确解析成datetime对象 data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) # 如果有必要的话,按周过滤数据 start_of_week = '2023-01-02' # 示例开始日期 end_of_week = '2023-01-08' # 示例结束日期 weekly_data = data[(data['date'] >= start_of_week) & (data['date'] <= end_of_week)] # 计算每天学习时长 daily_durations = weekly_data.groupby(weekly_data['date']).sum()['duration'] # 找出最大最小值及其对应的日期 longest_day = daily_durations.idxmax() shortest_day = daily_durations.idxmin() print(f"Longest study day was {longest_day} with duration of {daily_durations[longest_day]} hours.") print(f"Shortest study day was {shortest_day} with duration of {daily_durations[shortest_day]} hours.") ``` 请注意以上代码仅为示例,真实情况下的应用可能需要调整以适应特定的数据结构和需求。
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