data=pd.read_table('超市购买记录.txt',engine='python',sep='、',encoding = 'utf-8',header=None)tiem=['西红柿','排骨','鸡蛋','茄子','袜子','酸奶','土豆','鞋子']#商品名称，也是数据框的字段名。# 最后，给出聚类分析结果，用一个序列Fs来表示，其中index为地区名称，值为所属类别的标签值（0

data=pd.read_table('超市购买记录.txt',engine='python',sep='、',encoding = 'utf-8',header=None)tiem=['西红柿','排骨','鸡蛋','茄子','袜子','酸奶','土豆','鞋子']#商品名称，也是数据框的字段名。# 最后，给出聚类分析结果，用一个序列Fs来表示，其中index为地区名称，值为所属类别的标签值（0

'A2_进站人数':D1['A3_进站人数'].values,'A3_出站人数':D1['A4_出站人数'].values})sat_num=pd.DataFrame({'A1_站点编号':A1,'A2_日期':A2,'A3_进站人数':B['进站人数'].values,D1=D.groupby(['A1_站点编号'])[['A3_进站人数','A4_出站人数']].sum()B = A.grou

用for循环依次获得2017年11月和12月的自然日期，并分别用列表L1和L2来存储。#调用定义的函数计算长宽高分别为1,2,3的长方体,并返回计算结果t。#对字符串c切片，分别切出'h'、'he'、'hlo'#函数的输入参数为长L，宽K和高H，返回结果为表面积S和体积V。#对列表a切片，分别切出1、[1,2]、[1,3]#对元组b切片，分别切出1、(1,2)、(1,3)#70~79为中等，60~

③ 返回计算结果Max_A,Min_A,cos_A,sin_A,le_A,result。#3.水平连接数组A和数组B，获得数组C，并返回计算结果C。#2.逻辑索引I对数组1,3列切片，并返回计算结果B。#④ 默认初始值0，步长为1的,末值为9的一维数组。#在函数中定义以上数组,并返回计算结果l1,l2。#3.对数组A切片取出6,7,14,16。#③ 初始值为2、末值为9、步长为2的数组。#⑤ 返回