CDA持证人阿涛哥
2020-08-17 阅读量: 3428
问题:
让我们跟着春日部双叶幼儿园的吉永老师,一起构造一个无需参数的函数吧。她要打印出新入园小朋友们的欢迎语。运行后,自动打印出“小朋友们早!”和“欢迎来到双叶幼儿园!”两句话。
试试帮吉永老师将函数补全并调用吧:
作答:
def welcome():
print('小朋友们早!')
print('欢迎来到双叶幼儿园!')
welcome()
def welcome(): print('小朋友们早!') print('欢迎来到双叶幼儿园!') # 在下一行调用函数 welcome()
将原表的 "id", "name", "math", "physics", "chemistry" 列转换为新表的 "id", "name", "学科", "score" 列。转换前的表格:转换后的表格:实现代码: # 将原表格的列名和数据转换为新表格的格式df_melted = df.melt(id_vars=["id", "name"], var_name="学科", value_name=
时间序列回归模型是用于分析时间序列数据的一种模型,主要用于探索数据之间的动态关系和时序特征。以下是时间序列回归模型的主要步骤和要点:1. **数据收集和准备**:首先需要收集时间序列数据,并进行数据清洗和准备工作,包括处理缺失值、异常值和平稳性检验等。2. **建立模型**:确定时间序列回归模型的形式,根据数据特点选择适当的模型,如自回归模型(AR)、滑动平均模型(MA)、自回归滑动平均模型(AR
ERROR: pip’s dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.错误:pip的依赖关系解析程序当前没有考虑所有已安装