替换汇=替换汇总清单结果.loc[(替换汇总清单结果['数据类型'] .str.contains('已挂待付款的直接理赔费用'))] 改为不包含，应该如何修改

在pandas DataFrame中，如果你想要替换那些"已挂待付款的直接理赔费用"这一特定文本，通常会使用`replace()`函数而不是`loc[]`。`loc[]`用于定位索引位置进行操作，而`replace()`更适用于替换特定的值或模式。

要将DataFrame中指定列中包含的特定文本改为不包含，你可以这样做[^1]:

# 假设你的DataFrame名为df，你想替换的列名为'data_type'
new_df = df.replace(to_replace='已挂待付款的直接理赔费用', value='', regex=True, inplace=False)

# 如果你想在原始DataFrame上进行替换并且不创建新副本（可能会改变原数据），则添加inplace=True
# new_df = df.replace(..., inplace=True)

这里，`regex=True`表示模式匹配，所以它会查找并替换所有包含该短语的文本，`inplace=False`意味着不会在原DataFrame上进行更改，而是返回一个新的DataFrame。

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class Marine_hydrology(db.Model): tablename = 'marine_hydrology' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) route = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_name = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_size = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_source = db.Column(db.String(1000), nullable=False) data_set_time_frame = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_loc = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_set_abstract = db.Column(db.String(10000), nullable=False) class Hydrology_data(db.Model): tablename = 'hydrology_data' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)data_route = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_name = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_time = db.Column(db.DateTime, nullable=False, default=datetime.now) data_format = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_kind = db.Column(db.String(100), nullable=False) data_refresh = db.Column(db.String(100), nullable=False) uid_hydrology = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey("marine_hydrology.id")) down_time = db.Column(db.Integer, nullable=False)类图怎么画

根据给出的代码，可以绘制出以下的类图：

+---------------------+
|  Marine_hydrology   |
+---------------------+
| - id: int           |
| - route: str        |
| - data_set_name: str |
| - data_set_size: str |
| - data_set_source: str |
| - data_set_time_frame: str |
| - data_set_loc: str |
| - data_set_abstract: str|
+---------------------+
| +query.filter()     |
+---------------------+

+---------------------+
|    Hydrology_data   |
+---------------------+
| - id: int           |
| - data_route: str   |
| - data_name: str    |
| - data_time: datetime|
| - data_format: str  |
| - data_kind: str    |
| - data_refresh: str |
| - uid_hydrology: int|
| - down_time: int    |
+---------------------+
| +query.filter()     |
+---------------------+

其中，`Marine_hydrology`和`Hydrology_data`类分别代表海洋水文学数据集和水文数据。`Marine_hydrology`类具有以下属性：

- id：数据集ID，主键，自增长。
- route：数据集路由，非空字符串。
- data_set_name：数据集名称，非空字符串。
- data_set_size：数据集大小，非空字符串。
- data_set_source：数据集来源，非空字符串。
- data_set_time_frame：数据集时间范围，非空字符串。
- data_set_loc：数据集位置，非空字符串。
- data_set_abstract：数据集摘要，非空字符串。

`Hydrology_data`类具有以下属性：

- id：数据ID，主键，自增长。
- data_route：数据路由，非空字符串。
- data_name：数据名称，非空字符串。
- data_time：数据时间，非空DateTime类型，默认为当前时间。
- data_format：数据格式，非空字符串。
- data_kind：数据种类，非空字符串。
- data_refresh：数据刷新时间，非空字符串。
- uid_hydrology：水文数据集ID，外键，引用`Marine_hydrology`类中的`id`属性。
- down_time：下载时间，非空整数。

两个类之间存在一对多的关系，即一个`Marine_hydrology`对象可以对应多个`Hydrology_data`对象。因此，`Hydrology_data`类中使用了`uid_hydrology`属性作为外键来引用`Marine_hydrology`类中的数据集ID。

怎么把代码的图片保存下来？ import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import pandas as pd import numpy as np epsilon = 100 vals_laplace = [np.random.laplace(loc=0, scale=1/epsilon) for x in range(100000)] delta = 1e-5 sigma = np.sqrt(2 * np.log(1.25 / delta)) * 1 / epsilon vals_gauss = [np.random.normal(loc=0, scale=sigma) for x in range(100000)] plt.hist(vals_laplace, bins=50, label='Laplace') plt.hist(vals_gauss, bins=50, alpha=.7, label='Gaussian') plt.legend() plt.show()

你可以使用matplotlib的`savefig`函数将代码中的图片保存到本地文件系统中。将`plt.show()`替换为以下代码即可：

plt.savefig('histogram.png')

这会将生成的图片保存到当前工作目录下的`histogram.png`文件中。你可以根据需要更改文件名和路径。