将例子中用到的数据发给我

很抱歉，我并不知道你在提问中提到的“例子”是指哪一个，因为你之前没有提供过相关的信息。如果你指的是前面提到的房价预测的例子，那么这里提供一份示例数据集，包含房屋面积、卧室数、卫生间数和房价四个特征，每一行代表一条数据记录：

area,bedroom,bathroom,price
120,2,1,500000
150,3,2,680000
180,3,2,760000
200,4,2,860000
220,4,3,960000
240,5,3,1080000
260,6,3,1250000
280,6,4,1380000
300,7,4,1550000

你可以将这个数据集保存为一个名为`house_price.csv`的CSV文件，然后在代码中使用`pd.read_csv()`函数读取数据。

相关问题

数据结构中用分治算法的例子

分治算法是一种非常常见的算法思想，在很多算法问题中都有广泛的应用。以下是一些常见的例子：

1. 归并排序：将待排序的数组不断地分成两半，直到每个子数组只有一个元素，然后将这些子数组两两合并，直到最终得到一个有序的数组。

2. 快速排序：选择一个元素作为基准，将数组分成两部分，一部分包含所有比基准小的元素，另一部分包含所有比基准大的元素，然后递归地对这两部分进行快速排序。

3. 求解最近点对问题：将点集分成两部分，分别求解出左右两个子集中的最近点对，然后取这两个最近点对中距离更小的那一个作为整个点集中的最近点对。

4. 求解最大子段和问题：将待求解的数组分成两半，分别求解左右两部分的最大子段和，然后再考虑跨越中间位置的最大子段和。

这些例子都是利用分治算法的思想，将问题分成更小的子问题，然后递归地求解子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。

python中用pandas保存数据到本地

在Python中，可以使用pandas库来保存数据到本地。pandas提供了多种方法来保存数据，其中最常用的方法是使用DataFrame对象的to_csv()方法将数据保存为CSV文件。以下是保存数据到本地的步骤：

1. 首先，导入pandas库：

import pandas as pd

2. 创建一个DataFrame对象，将数据存储在其中。例如，创建一个包含学生信息的DataFrame：

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 21, 22],
        '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

3. 使用to_csv()方法将DataFrame保存为CSV文件。指定文件路径和文件名，将DataFrame中的数据保存到指定的文件中：

df.to_csv('student_info.csv', index=False)

在这个例子中，index=False表示不保存索引列。

以上就是使用pandas保存数据到本地的简单介绍。