例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
最近在用 Pandas 读取 csv 进行数据分析，好在数据量不是很大，频率不是很高，使用起来得心用手，不得不说真的很方便。不过当数据量很大，你就要考虑读写的性能了，可以看下这个库，留下印象，以备不时之需。...
尝试过 xlrd、xlwt、openpyxl、xlwings、pandas 来处理 Excel，如果说除了读写 Excel，还要做数据分析，还是 pandas 最好用，大多数情况下，你根本不需要把数据插入数据库，再用 SQL 去做数据分析。...
其他解决方案说降低 xgboost 的版本，或者先导入 MultiIndex, Int16Dtype，如下所示：
C3=SUMPRODUCT((明细表!$B$2:$B$31=统计!B3)*(明细表!$E$2:$E$31=12)*1)
pandas统计：最低分，最高分，总人数，分数段人数与百分率成绩表如下：
2.以上面的基础上设计自定义函数，增加统计：大于60分个数，大于80分个数，大于100分个数
pandas_VS_Excel提取各班前2名后2名的数据
