输入:[["meas_date","point","val"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8192","-0.31"],["2023-07-21","8192","-0.31"],["2023-07-21","8192","-0.31"],["2023-07-21","8192","-0.31"],["2023-07-21","8192","-0.31"],["2023-07-21","8192","-0.31"]] 输出:数据透视表，index是meas_date列，columns是point列，值是val列 提供pandas代码，并输出结果

时间: 2023-08-10 14:09:57 浏览: 148
请使用以下的Python代码来生成数据透视表，并输出结果： ```python import pandas as pd data = [["meas_date","point","val"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5002","21.23"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5004","0.03"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5042","13.98"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5070","1.28"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5144","0"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5174","10.32"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5186","0"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","5289","11.4"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8063","0.01"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8157","0"],["2023-07-21","8192","-0.31"],["2023-07-21","8192","-0.31"],["2023-07-21","8192","-0.31"],["2023-07-21","8192","-0.31"],["2023-07-21","8192","-0.31"],["2023-07-21","8192","-0.31"]] # 将二维列表转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0]) # 进行数据透视 pivot_table = df.pivot(index="meas_date", columns="point", values="val") # 输出结果 print(pivot_table) ``` 运行以上代码，你将会得到一个数据透视表，其中 `meas_date` 列作为索引，`point` 列作为列名，`val` 列的值填充在相应的单元格中。
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管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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Thermo-calc中文版：预测材料热膨胀行为的精确科学

![Thermo-calc中文版：预测材料热膨胀行为的精确科学](https://thermocalc.com/wp-content/uploads/2022/05/thermo-calc-release-2022b-social-media-v02-1000x563-1.png) 参考资源链接：[Thermo-Calc中文用户指南：入门与精通](https://wenku.csdn.net/doc/5hpcx03vej?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Thermo-calc中文版概述 Thermo-calc中文版作为材料科学领域内的重要工具，其核心功能是帮助
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5.1输出一个整数的逆序数

在编程中，将一个整数的逆序数是指按照位权从右到左读取数字得到的新数。例如，整数123的逆序数就是321。这里有一种常见的做法是通过循环或递归来逐位取出并累加： 1. **迭代法**: ```python def reverse_number(n): rev = 0 while n > 0: rev = rev * 10 + n % 10 n = n // 10 return rev # 示例 print(reverse_number(123)) # 输出：321 ```
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Spring Boot集成框架示例：深入理解与实践

资源摘要信息:"Spring Boot子的例子是一个展示如何将Spring Boot与不同框架集成的实践案例集合。Spring Boot是基于Spring的框架，旨在简化Spring应用的创建和开发过程。其设计目标是使得开发者可以更容易地创建独立的、生产级别的Spring基础应用。Spring Boot提供了一个快速启动的特性，可以快速配置并运行应用，无需繁琐的XML配置文件。 Spring Boot的核心特性包括： 1. 自动配置：Spring Boot能够自动配置Spring和第三方库，它会根据添加到项目中的jar依赖自动配置Spring应用。例如，如果项目中添加了H2数据库的依赖，那么Spring Boot会自动配置内存数据库H2。 2. 起步依赖：Spring Boot使用一组称为‘起步依赖’的特定starter库，它们是一组集成了若干特定功能的库。这些起步依赖简化了依赖管理，并且能够帮助开发者快速配置Spring应用。 3. 内嵌容器：Spring Boot支持内嵌Tomcat、Jetty或Undertow容器，这意味着可以不需要外部容器即可运行应用。这样可以在应用打包为JAR文件时包含整个Web应用，简化部署。 4. 微服务支持：Spring Boot非常适合用于微服务架构，因为它可以快速开发出独立的微服务。Spring Boot天然支持与Spring Cloud微服务解决方案的集成。 5. 操作简便：Spring Boot提供一系列便捷命令行操作，例如spring-boot:run，这可以在开发环境中快速启动Spring Boot应用。 6. 性能监控：Spring Boot Actuator提供了生产级别的监控和管理特性，例如应用健康监控、审计事件记录等。 标签中提到的Java，意味着这个例子项目是使用Java语言编写的。Java是一种广泛使用的、面向对象的编程语言，它以其跨平台能力、强大的标准库和丰富的第三方库而闻名。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个名称‘springboot-main’。这暗示了整个项目可能被组织为一个主项目，其中可能包含了多个模块或子模块。在Maven或Gradle构建系统中，一个主项目可以包含多个子模块，每个模块负责应用中的不同部分或特性。Spring Boot允许开发者将应用分割为多个独立模块，每个模块可以有自己的配置和依赖，这对于大型应用的组织和维护非常有帮助。 从给出的信息中可以看出，springboot-main项目可能是一个包含多个集成示例的大型Spring Boot项目。开发者可以通过查看这个项目的代码示例，来学习如何将Spring Boot与各种不同的技术栈和框架集成起来，例如数据库、消息队列、搜索引擎、缓存框架等。这种集成能力是Spring Boot广泛应用在企业级应用开发中的一个重要原因。 综合以上信息，可以得出Spring Boot子的例子是一个很好的资源，用于学习如何利用Spring Boot的优势来快速开发出能够与其他框架无缝集成的应用程序。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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Thermo-calc中文版：全面掌握材料相变的热力学秘籍

![Thermo-calc中文版：全面掌握材料相变的热力学秘籍](https://thermocalc.com/wp-content/uploads/2022/05/thermo-calc-release-2022b-social-media-v02-1000x563-1.png) 参考资源链接：[Thermo-Calc中文用户指南：入门与精通](https://wenku.csdn.net/doc/5hpcx03vej?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 热力学基础与相变概述 ## 1.1 热力学第一定律与能量守恒 热力学是研究能量转换和物质属性变化的科学。在
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用C语言输入5个double类型的值，将它们储存到一个数组中并计算每个值的倒数

在C语言中，你可以使用`scanf`函数来输入5个`double`类型的值，并通过动态内存分配创建一个数组来存储这些值。接下来，你需要遍历这个数组并对每个元素求取倒数。下面是一个简单的示例： ```c #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { double values[5]; // 创建一个可以存储5个double的数组 int i; printf("请输入5个double类型的值：\n"); for (i = 0; i < 5; i++) { scanf("%lf", &valu