import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.read_csv('nowcoder.csv',sep=',') import datetime sum_a = df1['user_id'].count() df2 = pd.merge(df1,df1,on='user_id') df2['date_x'] = pd.to_datetime(df2['date_x'],format='%Y-%m-%d').dt.date df2['date_y'] = pd.to_datetime(df2['date_y'],format='%Y-%m-%d')...

import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.read_csv("Nowcoder.csv", sep=",") a = ( df1.query("Num_of_exercise > 10")["Num_of_exercise"] / df1.query("Num_of_exercise > 10")["Number_of_submissions"] ) print(round(a.max(),3...

import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',') sum_a = df1['Achievement_value'].sum() print(df1.query("Level==7")['Achievement_value'] / sum_a)

import pandas as pd df1 = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',') pd.set_option('display.width', 300) # 设置字符显示宽度 pd.set_option('display.max_rows', None) # 设置显示最大行 pd.set_option('display.max_columns', None) print(df1.query("Language=='CPP' and Level == 7 and Graduate_year != 2018"))

import numpy as np dt =np.dtype([('name','S10'),('salary','float')]) df1 = np.loadtxt("Shop.csv", delimiter=",", dtype=dt) namels = np.where(df1['salary']>1000000) print(df1['name'][namels])