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🍇【Kaggle | Pandas】练习1：创造、阅读和写作🍈【Kaggle | Pandas】练习2：索引，选择和分配🍉【Kaggle | Pandas】练习3：总结函数和映射🍊【Kaggle | Pandas】练习4：分组和排序🍋【Kaggle | Pandas】练习5：数据类型和缺失值🍌【Kaggle | Pandas】练习6：重命名和组合

默认情况下，pd.concat 会沿着行的轴（axis=0）将两个 DataFrame 叠加在一起，形成一个新的 DataFrame。默认情况下，pd.concat 会沿着行的轴（axis=0）将两个 DataFrame 叠加在一起，形成一个新的 DataFrame。运行下面的单元格，加载一个在/r/gaming子Reddit上提到的产品的框架，以及另一个在r//movies子Reddit上提到的产品的框架。结果是一个新的 DataFrame，包含了两个表中与 MeetID 相同的行的数据，合并成一张表。

最常见的葡萄酒产区有哪些？创建一个系列，计算每个值在region_1字段中出现的次数。该字段经常缺少数据，因此将缺少的值替换为Unknown。从points列中的条目创建一个系列，但将条目转换为字符串。提示：字符串在本机 Python 中是str。数据集中有多少评论缺少价格？数据集中points列的数据类型是什么？

查看我python的版本和numpy的版本。

可以看到emotion和Usage中获取训练集、测试集的数据量不是按多少进行排序。按多列进行分组，emotion和Usage中获取训练集、测试集的数据量，多索引。按照从小到大的顺序进行排序，通过by属性（Usage.agg([len]）方法是agg() ，它允许在 DataFrame 上运行一堆不同的函数。多索引方法是转换回常规索引的方法，即reset_index()方法。使用groupby()获取emotion列并计算它出现的次数。按多个列进行排序：先emotion，后数据集划分Usage。

在给定的金额下我能买到的最好的葡萄酒是什么？创建一个Series ，其索引是葡萄酒价格，其值是评论中给出的价格相同的葡萄酒的最大分数。最昂贵的葡萄酒品种有哪些？创建一个变量sorted_varieties其中包含上一个问题的数据帧的副本，其中品种根据最低价格按降序排序，然后根据最高价格（以打破平局）。创建一个Series其索引是数据集中的taster_twitter_handle类别，其值计算每个人撰写的评论数。创建一个DataFrame ，其索引是数据集中的variety类别，其值是其min和max。

我们希望在我们的网站上发布这些葡萄酒评论，但从 80 到 100 分的评级系统太难理解 - 我们希望将它们转化为简单的星级评级。95 分或以上为 3 星，85 分以上但低于 95 分为 2 星。任何其他分数均为 1 星。此外，加拿大葡萄酒商协会在该网站上购买了大量广告，因此任何来自加拿大的葡萄酒都应该自动获得 3 星，无论分数如何。创建一个系列star_ratings其中包含与数据集中每条评论相对应的星星数量。# 得分points# >=95: 3# >=85: 2# else: 1。

代码输出。

在这种情况下df.iloc[0:1000]将返回 1000 个条目，而df.loc[0:1000]返回其中的 1001 个！创建一个变量df其中包含索引标签为0 、 1 、 10和100的记录的country 、 province 、 region_1和region_2列。创建一个 DataFrame top_oceania_wines ，其中包含来自澳大利亚或新西兰的葡萄酒的至少 95 分（满分 100 分）的所有评论。从reviews中选择第一行数据（第一条记录），并将其分配给变量first_row。

csv 文件的文件路径是 …/input/wine-reviews/winemag-data_first150k.csv。在下面的单元格中，编写代码以将此 DataFrame 作为 csv 文件保存到磁盘，名称为cows_and_goats.csv。

2、到所在目录中，运行下方命令，显示conda环境，安装成功。

【代码】Nerf训练自己的数据时报错：TypeError: read() got an unexpected keyword argument ‘ignoregamma‘

服务器断连了，之前使用tmux创建了一个命令窗口，想要返回之前断连的会话窗口1、列出所有会话tmux ls2、重新连接到会话。

在使用 YOLOv8 进行训练时，默认的优化器是 SGD（Stochastic Gradient Descent），可以通过命令行参数或代码修改优化器为 Adam。我训练自己的数据集大概标注了10来张，前面训练的时候P、R、mAP也为0，到后面才开始增长的。在修改数据集后，若之前训练过，在训练前删除这两个train.cache和val.cache。使用YOLOv8训练自己的数据集时，出现P、R、mAP等值均为0的问题。查看cuda版本，本机为CUDA：12.6。打开命令行，输入命令。

Jupyter Notebook中 Save and Export Notebook As 不显示选项（保存和导出没有选项），这是我之前安装的一个扩展工具集，从而导致上面的问题。在jupyter notebook所在环境卸载。

打开jupyter notebook，在设置语言中将其设置为中文。原版jupyter notebook是英文的，想要将其改为中文。在jupyter notebook所在环境输入以下命令。

1、首先定义一个21点的计数函数count = 0# 进行遍历，如果为A,J,Q,K中的其中一个，加各自对应的数# 若为1~10，则加int(x)continuecontinueelse:# 判断count = 0count = 0# 测试2、最终代码"""Examples:TrueFalseFalse"""else:count = 0continuecontinueelse:count = 0count = 0。

enumerate() 是 Python 的一个内置函数，用于为可迭代对象（如列表、元组或字符串）提供一个自动计数器，同时遍历该对象。它返回一个包含索引和值的迭代器，常用于 for 循环中。（我们鼓励您在实现此函数时使用刚刚编写的word_search函数。不要包含关键字字符串仅作为较大单词的一部分出现的文档。例如，如果她正在查找关键字“close”，则您不会包含字符串“enlined”。”当关键字为“close”时将被包含。但她想将注意力集中在包含特定单词的文章上。完成下面的函数来帮助她。

重新安装Anaconda失败，显示Failed to link extracted packages to D:\Anaconda\anaconda3。C盘——>用户——>admin（用户名）——>.condarc。，这个文件是你之前配置镜像源所用到的文件。1、C盘，进入用户文件夹。2、点击你创建的用户。

【代码】Anaconda添加清华镜像源。

没有的话在用户文件夹下创建一个 pip 文件夹和 在pip文件夹下创建一个 pip.ini （注意显示后缀名为.ini）2、以记事本或其他形式打开，粘贴以下内容并保存。1、在Windows中，配置文件通常位于。2、使用清华源进行安装（暂时）3、验证pip是否使用新的源。

在使用Pycharm时发现无法导入Anaconda创建好的环境，会出现找不到Conda可执行文件路径的问题。

又称素数。一个大于1的自然数，除了1和它自身外，叫做质数。如：2，3，5，7。。。

【代码】Python：列表(list)与元组(tuple)

在这种模式下，每次计算的结果都将具有requires_grad=False，即使输入具有requires_grad=True。对于推断非常有用，如果确定不会调用，它将减少计算的内存消耗，否则会有requires_grad=True。

线性回归模型：y=wx+bdef linreg(X , w , b) : #@save """线性回归模型""" return torch . matmul(X , w) + b采取平方损失函数将y的形状统一为y_hat# y_hat是预测值, y是真实值 def squared_loss(y_hat , y) : #@save """均方损失""" # 返回平方误差 return(y_hat - y . reshape(y_hat . shape)) ** 2 / 2。

有时我们需要获取环境中所有库的名称和版本，并且一键安装原先的版本库1.查看原先环境的库及其版本号pip list2.通过 freeze 函数获取库的名称和版本号，并且保存至requestments.txtpip freeze > requestments.txt3.记住保存 txt 的路径，然后可以一键安装原先环境的库（github 上 README 里面 txt 所需的库也可...

conda 使用1.查看当前已有的环境2.创建、激活新环境3.查看当前库和安装新库4.退出当前环境5.删除已创建的环境1.查看当前已有的环境conda info -e2.创建、激活新环境创建新环境conda create -n name python=3.5.2 # name为创建环境名称，python版本自定义激活已创建的环境source activate name # n...