DataFrame 是一种二维表格型数据结构，类似于电子表格或关系型数据库中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同类型的数据（数值、字符串、布尔值等），但同一列的数据类型必须一致。DataFrame 是数据分析中常用的核心数据结构，尤其在 Python 的 Pandas 库中广泛使用。

NumPy 提供了多种统计函数，如求和,计算平均值,计算中位数,标准差,方差,查找最大值,最小值,计算分位数,累计和,累积差。（多维数组）支持多种数据类型（dtype），这些类型决定了数组中元素的存储方式和计算行为。较小的数组会“广播”到较大数组的形状，以便进行逐元素运算。检查数组中是否有一个True,是否所有的都是True,自定义条件。（1）多维性：支持 0 维（标量）、1 维（向量）、2维（矩

Pandas是Python中用于数据分析和操作的核心库，提供Series（一维）和DataFrame（二维）两种主要数据结构。摘要涵盖：1）Pandas核心功能包括数据清洗、操作、时间序列处理和多种数据格式读写；2）Series创建方法（列表、字典、数组等）及其属性（dtype、shape等）；3）数据访问技巧（显式/隐式索引）；4）常用方法（统计计算、缺失值处理、排序去重等）；5）高级应用（窗口

LangChain是一个帮助开发者构建大型语言模型(LLM)应用的框架，提供标准接口连接多种数据源和模型。其优势包括：实时数据增强、模型互操作性、快速原型开发和生产级功能。LangChain生态系统还包括LangGraph、LangSmith等工具，支持复杂任务处理和应用监控。相比其他框架如LlamaIndex和Semantic Kernel，LangChain更适合复杂任务分解。使用场景涵盖文档

本文介绍了LangChain中的消息类型和使用方法。主要内容包括： 消息类型：SystemMessage(设定AI行为)、HumanMessage(用户输入)、AIMessage(AI回复)等常用类型，以及FunctionMessage/ToolMessage等特殊类型。 调用方法：同步调用(invoke)、流式调用(stream)、批量调用(batch)及其异步版本。 PromptTemplat

从调用上来讲，我们看到不管使用构造方法，还是使用from_message(),messages参数的类型都是列表，但是列表的元素的类型是多样的，元素可以是：字符串类型、字典类型、消息类型、元组构成的列表（最常用、最简单、最基础）、Chat提示词模板类型、消息提示词模板类型。本质：不管使用构造方法、还是使用from_message()来创建ChatPromptTemplate的实例，本质上来讲，传入

NumPy 提供了多种统计函数，如求和,计算平均值,计算中位数,标准差,方差,查找最大值,最小值,计算分位数,累计和,累积差。（多维数组）支持多种数据类型（dtype），这些类型决定了数组中元素的存储方式和计算行为。较小的数组会“广播”到较大数组的形状，以便进行逐元素运算。检查数组中是否有一个True,是否所有的都是True,自定义条件。（1）多维性：支持 0 维（标量）、1 维（向量）、2维（矩

DataFrame 是一种二维表格型数据结构，类似于电子表格或关系型数据库中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同类型的数据（数值、字符串、布尔值等），但同一列的数据类型必须一致。DataFrame 是数据分析中常用的核心数据结构，尤其在 Python 的 Pandas 库中广泛使用。

Pandas是Python中用于数据分析和操作的核心库，提供Series（一维）和DataFrame（二维）两种主要数据结构。摘要涵盖：1）Pandas核心功能包括数据清洗、操作、时间序列处理和多种数据格式读写；2）Series创建方法（列表、字典、数组等）及其属性（dtype、shape等）；3）数据访问技巧（显式/隐式索引）；4）常用方法（统计计算、缺失值处理、排序去重等）；5）高级应用（窗口

DataFrame 是一种二维表格型数据结构，类似于电子表格或关系型数据库中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同类型的数据（数值、字符串、布尔值等），但同一列的数据类型必须一致。DataFrame 是数据分析中常用的核心数据结构，尤其在 Python 的 Pandas 库中广泛使用。