HR说965的工作强度，可信吗？值得去吗？有没有什么坑呀？真诚求助！#晒一晒我的offer##数据人offer决赛圈怎么选#

uu们，求助。请问国开行深分信贷管理岗/授信评审岗，中国移动总部忘了什么岗位，大概是与大数据开发等相关的岗位。笔试冲突了，应该选哪个考呀？求助

大佬们，这题选啥呀？求助#北森##笔试##笔试题解##秋招#

SELECT p1.cust_name, p2.order_num, sum(quantity * item_price) as OrderTotal FROM Customers as p1 inner join Orders as p2 on p1.cust_id = p2.cust_id inner join OrderItems as p3 on p3.order_num = p2.order_num GROUP BY p1.cust_name,p2.order_num ORDER BY p1.cust_name, ...

select p1.device_id, university, count(question_id) as question_cnt, sum( case when result="right" then 1 else 0 end ) as right_question_cnt from user_profile as p1 inner join question_practice_detail as p2 on p1.device_id = p2.device_id where month (date) = ...

select device_id, /*substr(blog_url,11) as user_name replace(blog_url,'http:/url/','') as user_name*/ trim( 'http:/url/' from blog_url ) as user_name from user_submit;

select EXTRACT( DAY FROM question_practice_detail.date ) AS day, count(question_id) as question_cnt from question_practice_detail where question_practice_detail.date like ("2021-08%") group by question_practice_detail.date;

import pandas as pd sales = pd.read_csv("sales.csv") pd.set_option('display.width',300) pd.set_option('display.max_rows',None) pd.set_option('display.max_columns',None) #cut：按照数值进行分割，等间隔;qcut：按照数据分布进行分割，等频率 R=pd.qcut(sales.recency,4,["4", "3", "2", "1"]).astype('str') F=pd.qcut(sales.frequency,4,...

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import pandas as pd Nowcoder=pd.read_csv("Nowcoder.csv",dtype=object) #print(Nowcoder[Nowcoder["Language"]=="Python"].Achievement_value) print(Nowcoder.query('Language=="Python"')['Achievement_value'])

import pandas as pd Nowcoder=pd.read_csv("Nowcoder.csv",dtype=object) #Nowcoder是一个数据框，query 函数来进行数据筛选 print(Nowcoder.query('Language=="Python"'))

import pandas as pd Nowcoder=pd.read_csv("Nowcoder.csv",dtype=object) print(Nowcoder.isna().any(axis=0))

import pandas as pd Nowcoder=pd.read_csv("Nowcoder.csv",dtype=object) print(Nowcoder.isna().any())

import pandas as pd df=pd.read_csv("Nowcoder.csv",dtype=object) print(df["Language"][10:20])