order = np.arange(df.shape[0]) np.random.shuffle(order) new_df = df[order]

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是将DataFrame中的行打乱，生成一个随机排列的新的DataFrame。np.arange(df.shape[0])生成一个长度为DataFrame行数的一维数组，np.random.shuffle(order)将这个数组打乱，打乱后的数组作为DataFrame的行的索引，生成一个新的DataFrame。

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import numpy as np a = np.arange(1,11) b = a.reshape(2,5) c = b.flatten(order="F") print(c)

这段代码将1到10的整数数组a进行了reshape，变成了2行5列的矩阵b。然后使用`flatten()`函数将矩阵b展平成了一个一维数组c，其中`order="F"`指定了Fortran的展平顺序，即按列展平。

具体来说，展平后的一维数组c的元素顺序为：b[0,0], b[1,0], b[0,1], b[1,1], b[0,2], b[1,2], b[0,3], b[1,3], b[0,4], b[1,4]，即按照列的顺序依次展平。

因此，运行这段代码会输出以下结果：

[ 1  6  2  7  3  8  4  9  5 10]

JOIN A ON B.order_no = A.order_no

This statement is used to join two tables A and B based on the common column "order_no". The resulting table will have all the columns from both tables where the order_no values match.

For example, if table A has columns order_no, customer_name, and order_total, and table B has columns order_no, product_name, and quantity, the resulting table will have columns order_no, customer_name, order_total, product_name, and quantity for all the rows where the order_no values match in both tables.