select id, comment from comment_detail where comment regexp '[是试报名]' order by id;

# 使用 pandas 读取再转换（适用于混合数据） import pandas as pd df = pd.read_csv('Coder.csv',header=None,dtype=float) arr = df.values[0] print(arr) print(arr.dtype) # 使用numpy.loadtxt（适用于纯数值数据） import numpy as np arr = np.loadtxt('Coder.csv', delimiter=',') # 适用于纯数值 CSV print(arr) print(arr.dtype) # 使用numpy.genfromtx...

import pandas as pd df = pd.read_csv('Nowcoder.csv',sep=',') print(df[(df['language']=='C') & (df['working_years']>=8)]) # 不能使用and

d = { 'Java':['NiuNiu','Tony'], 'Python':['NiuMei','NiuNeng'], 'CPP':['Niukele','Anna','Allen'] } s = input() if s in d.keys(): print(d[s]) # 注意：这里的参数不需要加引号 else: print('Nobody')

name = input() n = input() # print("Happy {}th birthday to {}!".format(n,name)) print(f"Happy {n}th birthday to {name}!")

lucky_num = 3 while True: num = int(input()) if num == lucky_num: print('Congratulations!') break elif num <=0: print('Give up!') break else: continue

import pandas as pd pd.set_option('display.width',300) pd.set_option('display.max_rows',None) pd.set_option('display.max_columns',None) df = pd.read_csv('sales.csv') quantiles = df.quantile([0.25,0.5,0.75]) def score(x, col): q1, q2, q3 = quantiles[col] return 4 if x <= q1 else 3 if x <= q2 el...

import pandas as pd df = pd.read_csv('sales.csv') quantiles = df.quantile([0.25,0.5,0.75]) def score(x, col): q1, q2, q3 = quantiles[col] return 4 if x <= q1 else 3 if x <= q2 else 2 if x <= q3 else 1 def score_reverse(x, col): q1,q2,q3 = quantiles[col] if x<=q1: return 1 elif x>q1 an...