本文介绍了pandas中的三种数据处理方法：1）向量化操作，通过底层C代码实现高性能数组运算；2）np.vectorize伪向量化，将普通函数转换为可处理数组的接口，性能介于循环和向量化之间；3）apply函数，提供最高灵活性但性能最低。重点分析了apply函数在Series和DataFrame中的应用场景，包括元素级处理、行列操作，并以泰坦尼克数据集为例展示了缺失值统计的实现。三种方法在性能与灵

很多人担心 “AI 会抢我的工作”“AI 会统治人类”，其实不用这么害怕。AI 就像以前的 “ electricity”—— 刚开始大家也担心 “ electricity 会电死人”，但后来发现， electricity 能点亮灯、带动机器，让生活更方便。​AI 也是一样，它会代替一些重复、枯燥的工作，比如工厂里的流水线工人、银行里的柜员，但也会创造新的工作，比如 AI 训练师、AI 伦理师、AI

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KNN算法是一种基于相似度的分类和回归方法，通过计算样本距离进行分类预测。关键要素包括k值选择（影响模型复杂度）、距离度量（欧氏/曼哈顿/切比雪夫距离）和特征预处理（归一化/标准化）。应用流程包含数据分割、模型训练、预测评估等步骤，案例演示了鸢尾花分类和手写数字识别。算法优势是简单直观，但需注意k值选择和特征缩放对结果的影响。