使用pandas写出符合下列要求的代码：筛选人员“付 * 君”的数据，在此基础上计算“付 * 君”发快递时间与“2019/12/18”的时间差（原表中未含时间差列），选取时间差绝对值小于等于7的部分，进而追踪对应的收货人。

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选人员“付 * 君”的数据
fu_data = data[data['姓名'].str.contains('付.*君')]

# 计算时间差
fu_data['时间差'] = abs(pd.to_datetime(fu_data['发快递时间']) - pd.to_datetime('2019/12/18'))

# 筛选时间差小于等于7的部分
result = fu_data[fu_data['时间差'] <= pd.Timedelta('7 days')]

# 追踪对应的收货人
receiver = result['收货人'].tolist()

print(receiver)

其中，`data.csv` 是原始数据文件名，需要根据实际情况进行替换。代码中使用 `pd.to_datetime` 函数将日期字符串转换为 pandas 中的 `Timestamp` 对象，然后使用 `-` 运算符计算时间差。最后使用 `tolist()` 方法将收货人的列表转换为普通的 Python 列表并输出。

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使用pandas写出符合下列要求的代码：筛选人员“付 * 君”的数据，在此基础上计算“付 * 君”发快递时间与“2019/12/18”的时间差，选取时间差绝对值小于等于7的部分，进而追踪对应的收货人。

假设数据存储在名为`data`的DataFrame中，可以按照以下方式编写代码：

import pandas as pd

# 筛选出人员为'付*君'的数据
df = data[data['发货客户名称'] == '付*君'].copy()

# 将'发货时间'列转换为时间戳
df['发货时间'] = pd.to_datetime(df['发货时间'])

# 计算'发货时间'与'2019/12/18'的时间差
df['时间差'] = (df['发货时间'] - pd.to_datetime('2019-12-18')).dt.days.abs()

# 筛选时间差绝对值小于等于7的部分
df = df[df['时间差'] <= 7]

# 根据'发货单号'列进行去重
df = df.drop_duplicates(subset='发货单号')

# 获取对应的收货人
result = df['收货客户名称'].tolist()

首先筛选出人员为'付*君'的数据，然后将'发货时间'列转换为时间戳并计算与'2019/12/18'的时间差。接着筛选时间差绝对值小于等于7的部分，并根据'发货单号'列进行去重。最后获取对应的收货人并存储在`result`变量中。

在二维数组中python 用 Pandas 库如何显示符合要求的行数据，在此基础上只显示符合要求列数据

首先，我们需要导入 Pandas 库，并创建一个二维数组：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]
}

df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以使用 Pandas 库中的条件筛选功能来选择符合要求的行数据。例如，如果我们想选择年龄大于等于35岁的员工，可以使用以下代码：

df_filtered = df[df['Age'] >= 35]

这将返回一个新的 DataFrame，其中只包含符合条件的行数据。现在，我们可以使用 Pandas 库中的列选择功能来只显示符合要求的列数据。例如，如果我们只想显示符合条件的员工的姓名和薪资，可以使用以下代码：

df_filtered = df_filtered[['Name', 'Salary']]

这将返回一个新的 DataFrame，其中只包含符合条件的行数据和指定的列数据。完整的代码如下：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]
}

df = pd.DataFrame(data)

df_filtered = df[df['Age'] >= 35]
df_filtered = df_filtered[['Name', 'Salary']]

print(df_filtered)

输出：

      Name  Salary
2  Charlie   70000
3    David   80000