本文介绍了使用Python selenium库操作Firefox浏览器的示例代码，包括浏览器驱动配置、多标签页操作和百度搜索功能。同时提供了Markdown编辑器的使用指南，涵盖了基本语法、快捷键、标题样式、代码高亮、表格制作等核心功能。还介绍了编辑器新增的拖拽图片、数学公式、甘特图等特色功能，并提供了Python学习资源和问题反馈渠道。

当然写熟了直接写df1 = df[(df[“英语”] > 20) & (df[“数学”] > 20)]即可，但是这样写对新手（比如我）来说，不是很友好，又是方括号又是圆括号，容易迷瞪。抽行必须用df.loc[]或df.iloc[]，不能直接写df[]。所以，1.2小节中df1 = df[“A”, “C”]其实等同于df1 = df.loc[:, [“A”, “C”]]，也就是全取行，指定单独两列。

这篇文档主要包含以下内容：1. 通过Python代码示例讲解矩阵秩的概念，展示如何用numpy计算矩阵秩和求解线性方程组；2. 提供联系方式并邀请纠错；3. 附带两个推广链接（免费爬虫工具和论文写作/Python学习智能体）；4. 详细介绍了Markdown编辑器的使用技巧，包括快捷键、标题生成、文本样式、图片插入、代码高亮、列表和表格创建等功能。文档采用Markdown格式编写，内容涵盖技术教程

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本文介绍了Python函数参数的使用方法，重点讲解了位置参数和不定数量参数的组合应用。通过多个代码示例展示了如何定义和使用确定数量的位置参数（如pargs1函数）、不定数量元组型位置参数（如pargs2函数）以及两者混合使用（如pargs4函数）。文章还指出了关键字传参与位置参数定义的区别，并解释了混合使用时参数传递的语法规则。最后提供了错误反馈联系方式和相关学习资源链接，包括免费爬虫工具和Pyt

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本文介绍了使用Python中的pandas库进行数据分组和聚合操作的方法。通过一个销售数据示例，演示了如何按地区和产品类型分组，并计算销售额和订单量的各种统计指标（总和、均值、最大值、标准差等）。文章详细解释了groupby()函数的使用逻辑，包括如何查看分组结果、进行多级聚合计算，以及count和sum函数的区别。同时提供了错误反馈渠道和附加资源链接，包括免费爬虫工具和Python学习智能体。最

本文主要讲解了Python中DataFrame的axis参数理解问题。通过示例代码演示了axis=0/1在数据操作中的实际含义：axis=0表示"跨行"操作（实际作用于列向量），axis=1表示"跨列"操作（实际作用于行向量）。文章提供了"零列一行"的谐音记忆法（凛冽一航），并通过计算学生成绩单中科目总分和个人总分的具体案例，澄清了常见的

解决Excel文件格式读取问题摘要：针对xlrd无法读取xlsx格式的问题，文章指出不同Excel文件格式需要对应模块：xlsx需openpyxl≥3.0.10，xls需xlrd 2.0.1，xlsb需pyxlsb。推荐通过pip install openpyxl xlrd==2.0.1 pyxlsb安装必要模块，并建议检查pandas与openpyxl的版本兼容性。文中还提供了Markdown编

本文介绍了三种在Pandas DataFrame中添加新列的方法：1）使用df[]直接赋值；2）使用df.loc[]进行切片赋值；3）使用df.insert()在指定位置插入列。其中重点讲解了insert()方法的使用技巧，包括参数记忆方法（位置、列名、数据）。文章还提供了示例代码和输出结果，最后附有联系方式与Markdown编辑器使用说明。内容简明实用，适合Python数据处理初学者。