3.80C51单片机的位存储区在哪里？寻址范围是多少?

位存储区是指 C51单片机中的 SFR（特殊功能寄存器），它们用于控制单片机的各种特殊功能。位存储器的地址范围为 0x80~0xFF，共有128个 SFR。其中，0x80~0x8F 的 SFR 是 8 位寄存器，0x90~0xFF 的 SFR 是 16 位寄存器。在 C51单片机编程中，我们可以直接使用这些 SFR 来控制外设、中断等。

相关问题

make v3.80

"Make v3.80" 是指 GNU Make 软件的版本号。Make 是一种常用的自动化构建工具，可以根据一组规则来自动构建源代码，生成可执行程序、库文件等。版本号 v3.80 表明这是 GNU Make 的第 3.80 版本。

作为一个自动化构建工具，Make 提供了一个 Makefile 文件来定义任务和规则。Makefile 中包含了源代码的依赖关系和构建命令，它描述了如何构建、编译和链接源代码，以及生成最终的目标文件。

在 GNU Make v3.80 中，开发者可以利用 Makefile 文件来指定各种任务和规则。Makefile 提供了丰富的功能和灵活的选项，可以适应不同的项目和构建需求。通过编写 Makefile 文件，可以定义编译器选项、依赖关系、文件复制规则等，从而实现自动化构建。

GNU Make v3.80 在其版本更新中可能提供了一些新功能、修复了一些 bug，并对性能进行了优化。对于开发者而言，使用更高版本的 Make 通常可以带来更好的使用体验和功能支持。因此，如果使用的是较旧的版本，升级到 GNU Make v3.80 可能会带来更好的构建效率和便利性。

总之，"Make v3.80" 是指 GNU Make 自动化构建工具的版本号，使用该版本可以实现自动化构建、编译和链接等任务。开发者可以根据具体需求编写 Makefile 文件，并根据需要升级到 GNU Make v3.80 版本来享受更好的功能和性能。

Pandas 列数据分类汇总后保留两位小数

### 回答1：
您可以使用Pandas的groupby()和agg()函数来实现列数据分类汇总后保留两位小数的操作。具体示例如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = pd.DataFrame({'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                     'value': [1.2345, 2.3456, 3.4567, 4.5678, 5.6789]})

# 对 category 列进行分组，并对 value 列求平均值并保留两位小数
result = data.groupby('category')['value'].agg('mean').round(2)

print(result)

输出结果为：

category
A    1.79
B    4.90
Name: value, dtype: float64

在上述示例中，我们首先使用groupby()函数对data数据集的category列进行分组。接着，对每个分组中的value列求平均值，并使用round()函数保留两位小数。最后，通过agg()函数将处理后的结果返回。

### 回答2：
在Pandas中，要对列数据进行分类汇总并保留两位小数，可以使用以下方法：

首先，使用`groupby()`函数对列进行分类汇总，指定要进行分类汇总的列名。例如，假设要对名为"category"的列进行分类汇总。

接下来，可以通过`agg()`函数对分类后的数据进行聚合操作。在`agg()`函数中，可以指定要应用于每个分类的聚合操作。在这个例子中，我们想要保留两位小数，因此可以将`round()`函数作为聚合操作的一部分。

最后，可以使用`.apply()`函数，将聚合操作应用于每个分类，并将结果存储在一个新的DataFrame中。

下面是一个具体的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
        'value': [1.2345, 2.3456, 3.4567, 4.5678, 5.6789]}

df = pd.DataFrame(data)

# 对列进行分类汇总并保留两位小数
round_df = df.groupby('category').agg({'value': lambda x: round(x, 2)})

print(round_df)

以上代码中，对"category"列进行了分类汇总，并将"value"列的数据保留两位小数。最终输出的结果是一个新的DataFrame，其中包含了分类汇总后保留两位小数的数据。

### 回答3：
在 Pandas 中，将列数据分类汇总并保留两位小数可以使用 `groupby` 和 `round` 方法。

首先，使用 `groupby` 方法将数据按照想要分类的列进行分组。然后，对每个分组的数据进行汇总，例如求和、平均值等。

接下来，使用 `round` 方法将汇总后的数据保留两位小数。`round` 方法接受一个参数，表示要保留的小数位数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含分类和数值的 DataFrame
data = {
    '分类列': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    '数值列': [1.234, 2.567, 3.789, 4.951, 6.789, 9.123]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用 groupby 方法按分类列进行分组，并计算每组的总和
grouped = df.groupby('分类列').sum()

# 使用 round 方法保留两位小数
grouped = grouped.round(2)

print(grouped)

运行以上代码，将得到如下输出：

    数值列
分类列      
A    3.80
B    8.74
C   15.91

上述代码按照 '分类列' 进行分组，并求出每组的数值列的总和。然后使用 `round` 方法保留两位小数，得到了每组分类的汇总数据。注意，汇总数据将以分类列作为索引。