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先使用下面命令读取得到下面三个数据框 (cj<-read.csv('scores.csv')) (xs<-read.table('students.txt',header=T,sep=',')) (kc<-read.table('course.txt',header=T,sep=',')) 查找Course中score的平均值 查找name和score且满足score<60的记录

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本作品内容为先使用下面命令读取得到下面三个数据框 (cj<-read.csv('scores.csv')) (xs<-read.table('students.txt',header=T,sep=',')) (kc<-read.table('course.txt',header=T,sep=',')) 查找Course中score的平均值 查找name和score且满足score<60的记录 , 格式为 docx, 大小1 MB, 页数为1, 请使用软件Word(2010)打开, 作品中主体文字及图片可替换修改,文字修改可直接点击文本框进行编辑,图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片,也可根据自身需求增加和删除作品中的内容, 源文件无水印, 欢迎使用熊猫办公。 如认为平台内容涉嫌侵权,可通过邮件:tousu@tukuppt.com提出书面通知,我们将及时处理。

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importnumpyasnp
importpandasaspd
importmatplotlib.pyplotasplt
importseabornassns

#假设数据文件train.csv和test.csv位于当前工作目录
train_data=pd.read_csv('train.csv')
test_data=pd.read_csv('test.csv')

#1.整体来看,存活比例如何?
#筛选掉缺失值
train_data_no_na=train
importnumpyasnp importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt importseabornassns #假设数据文件train.csv和test.csv位于当前工作目录 train_data=pd.read_csv('train.csv') test_data=pd.read_csv('test.csv') #1.整体来看,存活比例如何? #筛选掉缺失值 train_data_no_na=train
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根据中国软件盈利能力分析数据(中国软件盈利能力分析.xlsx),计算并分析该公司的销售毛利率和净资产收益率。具体编程任务:

使用read_excel()函数读取Excel数据‘中国软件盈利能力分析.xlsx’,命名为ProfitData。
对数据进行行列转置(使用value.T命令)
根据下面的公式计算净资产收益率,并增加为数据的一列。
净资产收益率=净利润/((期初净资产+期末净资产)/2)

4.绘制净资产收益率折线图。




	2020/6/30	2020/3/31	2019/12/31	20
根据中国软件盈利能力分析数据(中国软件盈利能力分析.xlsx),计算并分析该公司的销售毛利率和净资产收益率。具体编程任务: 使用read_excel()函数读取Excel数据‘中国软件盈利能力分析.xlsx’,命名为ProfitData。 对数据进行行列转置(使用value.T命令) 根据下面的公式计算净资产收益率,并增加为数据的一列。 净资产收益率=净利润/((期初净资产+期末净资产)/2) 4.绘制净资产收益率折线图。 2020/6/30 2020/3/31 2019/12/31 20
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intportwAte(unsignedintn.
unsignedintfd,
volatileunsignedintADDR_CON_OFFSET,volatileunsignedintGPIO_WR_CON,volatileunsignedintGPIO_WR_DAT)
ADDR_START=(volatileunsignedchar*)mmap(NULL,1024*n,PROT_READ|PROT
WRITE,MAP_SHARED,
intportwAte(unsignedintn. unsignedintfd, volatileunsignedintADDR_CON_OFFSET,volatileunsignedintGPIO_WR_CON,volatileunsignedintGPIO_WR_DAT) ADDR_START=(volatileunsignedchar*)mmap(NULL,1024*n,PROT_READ|PROT WRITE,MAP_SHARED,
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importpandasaspd
importstatsmodels.apiassm
importstatsmodels.formula.apiassmf

#读取数据
df=pd.read_csv('mouse_weight_data.csv')

#确保数值列是数值类型
df['weight']=pd.to_numeric(df['weight'],errors='coerce')
df['day']=pd.to_numeric(df['day'],errors=
importpandasaspd importstatsmodels.apiassm importstatsmodels.formula.apiassmf #读取数据 df=pd.read_csv('mouse_weight_data.csv') #确保数值列是数值类型 df['weight']=pd.to_numeric(df['weight'],errors='coerce') df['day']=pd.to_numeric(df['day'],errors=
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根据下面这段代码画出流程图
voidmain()
{
	init();
	TMOD=0x11;
	EA=1;
	ET0=1;
	TR0=1;
	EX0=1;
	
	ET1=1;
//	TR1=1;
	TH1=(65536-45872)/256;
	TL1=(65536-45872)%256;
	
	if(EEPROM_Read(0x2004)!=1){
		Sector_Erase(0x2000);										//擦除单片机内部EEPROM的数据
		EEPROM_Write(0
根据下面这段代码画出流程图 voidmain() { init(); TMOD=0x11; EA=1; ET0=1; TR0=1; EX0=1; ET1=1; // TR1=1; TH1=(65536-45872)/256; TL1=(65536-45872)%256; if(EEPROM_Read(0x2004)!=1){ Sector_Erase(0x2000); //擦除单片机内部EEPROM的数据 EEPROM_Write(0
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介绍一下Serial.read()和Serial.parseInt()函数,并指出两个函数的区别在哪?
介绍一下Serial.read()和Serial.parseInt()函数,并指出两个函数的区别在哪?
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使用情景教学法把这些"1、X:数字量输入的存储区,也叫输入映像寄存器

2、Y:数字量输出的存储区,也叫输出映像寄存器

3、M:中间继电器的存储区,也叫内部标志位存储器

4、T:提供定时作用的时间继电器,也叫定时器

5、C:用于累计计数的脉冲个数,也叫计数器

6、S:用于顺序控制的状态,也状态寄存器

7、D:用于存储数据,也叫数据寄存器

8、V/Z:用于变址,也叫变址寄存器

9、K/H:用于数据输入作者:电气小百科https://www.bilibili.com/read/cv24765
使用情景教学法把这些"1、X:数字量输入的存储区,也叫输入映像寄存器 2、Y:数字量输出的存储区,也叫输出映像寄存器 3、M:中间继电器的存储区,也叫内部标志位存储器 4、T:提供定时作用的时间继电器,也叫定时器 5、C:用于累计计数的脉冲个数,也叫计数器 6、S:用于顺序控制的状态,也状态寄存器 7、D:用于存储数据,也叫数据寄存器 8、V/Z:用于变址,也叫变址寄存器 9、K/H:用于数据输入作者:电气小百科https://www.bilibili.com/read/cv24765
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importpandasaspd
datafile=r'E:\Cdcas-UV\python/TB201812.xls'
resultfile=r'./view.xls'
data=pd.read_excel(datafile,encoding='utf-8')
data=data[['订单付款时间','买家会员名','买家实际支付金额','数据采集时间']]
#使用describe()函数自动计算空值数,最大值,最小值
view.to_excel(resultfile)
importpandasaspd datafile=r'E:\Cdcas-UV\python/TB201812.xls' resultfile=r'./view.xls' data=pd.read_excel(datafile,encoding='utf-8') data=data[['订单付款时间','买家会员名','买家实际支付金额','数据采集时间']] #使用describe()函数自动计算空值数,最大值,最小值 view.to_excel(resultfile)
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通过read函数输入要备份的文件或目录
通过read函数输入要备份的文件或目录
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现有python代码:importpandasaspd
fromsklearn.clusterimportDBSCAN
importnumpyasnp

#读取数据
data=pd.read_csv('A1.csv')

#计算每辆车的速度
data['time_diff']=data.groupby('vehicle_id')['time'].diff()
data['x_diff']=data.groupby('vehicle_id')['x'].diff()
dat
现有python代码:importpandasaspd fromsklearn.clusterimportDBSCAN importnumpyasnp #读取数据 data=pd.read_csv('A1.csv') #计算每辆车的速度 data['time_diff']=data.groupby('vehicle_id')['time'].diff() data['x_diff']=data.groupby('vehicle_id')['x'].diff() dat
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importpandasaspd
data=pd.read_csv('/安居客昆明二手房/安居客_昆明.csv')
data
importpandasaspd data=pd.read_csv('/安居客昆明二手房/安居客_昆明.csv') data
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#encoding=gbk
importseabornassns
importpandasaspd
data=pd.read_csv("C:/Users/taxissica/AppData/Roaming/Microsoft/Windows/StartMenu/Programs/Anaconda3(64-bit)/titanic.csv")
data
#encoding=gbk importseabornassns importpandasaspd data=pd.read_csv("C:/Users/taxissica/AppData/Roaming/Microsoft/Windows/StartMenu/Programs/Anaconda3(64-bit)/titanic.csv") data
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