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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

  • 前言
  • 一、时间复杂度
  • 二、使用步骤
    • 1.引入库
    • 2.读入数据
  • 总结


前言

提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:

这里面有10个数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie树;10个算法:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法。。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、复杂度

1、时间复杂度(最好情况时间复杂度、最坏情况时间复杂度、平均时间复杂度)

2、空间复杂度

二、使用步骤

1.引入库

代码如下(示例):

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下(示例):

data = pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。


总结

提示:这里对文章进行总结:
例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

http://www.hkea.cn/news/654857/

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