pd（）

"pd()"不是Python中内置的函数，如果你指的是pandas库中的函数，那么它代表的是"pandas.DataFrame"对象的一个方法，用于打印DataFrame对象中的数据。例如，如果要打印一个DataFrame对象df中的数据，可以使用以下代码：

print(df)

这个代码会调用df的pd()方法，然后在屏幕上打印出DataFrame对象中的数据。需要注意的是，如果DataFrame对象太大，使用pd()方法打印出的数据可能会被截断，无法完全显示。可以使用其他参数或方法来控制打印输出的内容。

相关问题

pd categorical

`pd.Categorical` 是 Pandas 中的一个数据类型，它表示具有有限数量的可能值的数据。这种数据类型通常用于分类变量，例如颜色、性别、品牌等。

创建 `pd.Categorical` 对象的最基本方法是使用 `pd.Categorical()` 函数。以下是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.Series(['low', 'low', 'high', 'medium', 'low', 'high', 'medium'])
categories = ['low', 'medium', 'high']
cat_data = pd.Categorical(data, categories=categories, ordered=True)
print(cat_data)

上述代码创建了一个 `pd.Series` 对象，其中包含一些分类数据。然后，使用 `pd.Categorical()` 函数将该序列转换为 `pd.Categorical` 对象。在这里，我们还指定了 `categories` 参数和 `ordered` 参数，以指定分类变量的可能值和排序方式。

输出结果如下：

['low', 'low', 'high', 'medium', 'low', 'high', 'medium']
Categories (3, object): ['low' < 'medium' < 'high']

可以看到，输出结果显示了原始数据，以及 `Categories` 属性，其中包含了所有可能值和它们的顺序。

PD controller

PD controller是指Power Delivery控制器，它是一种用于管理和控制USB Type-C接口的充电和供电功能的芯片。在设备树配置中，可以通过配置husb311的相关参数来设置PD controller的充电能力和支持的充电规格。例如，sink-pdos用于配置设备作为耗电方（即外接充电器）时的充电能力，包括电压和电流。而source-pods用于配置设备作为充电方对外充电时支持的PD充电能力。这些配置需要根据实际电路支持来进行设置，以确保充电器和设备之间的匹配和安全性。此外，设备树中还可以配置USB VBUS的相关参数，以管理USB接口的供电功能。[1][2]