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浮点数因IEEE754二进制存储导致精度误差，如0.1+0.2≠0.3；应使用decimal模块、容差比较或math.isclose()避免问题。
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首先分析网页结构判断评论加载方式，再选择相应抓取策略：若评论嵌入HTML则用requests+BeautifulSoup解析；若通过API接口获取则定位XHR请求并模拟发送；对于JavaScript动态渲染页面需使用Selenium或Playwright。同时添加headers、管理cookie维持会话，并控制请求频率避免被封。最后提取用户名、评论内容等字段，处理特殊字符后存入CSV或数据库，实现高效精准的评论数据采集。
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保存Python文件需以.py为后缀，使用英文命名如my_script.py，避免关键字，存后通过运行或重打开验证是否成功。
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waitKey()用于控制图像显示时的键盘输入等待，参数为毫秒数：0表示无限等待，正数如1表示等待指定时间；常与cv2.imshow()配合使用，在图像或视频处理中通过返回值检测按键操作，如按'q'退出，需结合&0xFF确保跨平台兼容性。
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Python字符串方法丰富，用于文本处理：1.大小写转换如upper、lower；2.查找替换如find、replace；3.判断类如isalpha、startswith；4.去除空白如strip、center；5.分割连接如split、join；6.其他如format、encode。所有方法返回新字符串，原串不变。
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multiprocessing.Pool常用方法包括apply、apply_async、map、map_async、starmap、starmap_async，用于并行执行任务，其中异步方法支持非阻塞执行，配合close和join可安全关闭进程池。
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本文介绍如何在Pandas中高效地对堆叠式DataFrame进行分组，计算特定类型变量（如'ts'/'td'）的行间比率，并将其作为新行添加回原数据。文章通过set_index、unstack和div等Pandas核心操作，展示了如何优雅地处理数据转换、比率计算以及缺失值（NaN）的填充，同时保留原始数据结构，避免了低效的循环或apply方法。
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缺失值处理：识别缺失值常用df.isnull().sum()或df.isna().any()，填充可用固定值、均值、中位数、前后向填充等方法，若缺失比例小或无保留价值可直接删除；2.重复值处理：使用df.duplicated()识别重复行，df.drop_duplicates()删除重复记录，默认保留首次出现；3.数据类型转换：用astype()进行类型转换，pd.to_datetime()和pd.to_numeric()分别用于日期和数值型字符串转换；4.字符串/文本数据清洗：通过str.lower()
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input()始终返回字符串类型，需转换后才能进行数值运算；2.支持提示信息参数引导用户输入；3.具有阻塞式行为，等待用户回车后继续执行；4.可处理空输入，返回空字符串，建议进行有效性判断。
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本教程详细介绍了如何在Polars数据帧中，根据某一列的NaN值条件，从同一数据帧的另一列中获取数据来替换目标列中的NaN值。文章通过对比Pandas的实现方式，重点讲解了Polars中pl.when().then().otherwise()表达式的高效用法，并提供了清晰的代码示例和使用注意事项，帮助用户掌握Polars进行条件数据替换的专业技巧。
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最直接的方法是使用DataFrame的to_csv()函数，通过index=False控制索引输出、header=False控制列头，并设置encoding='utf-8'解决中文乱码问题。
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更换国内镜像源可解决PyPI下载慢问题，推荐使用阿里云、清华、中科大等镜像；可通过pip命令临时指定源或配置文件永久生效，Windows在%USERPROFILE%\pip\pip.ini，Linux/macOS在~/.pip/pip.conf中设置index-url和trusted-host，也可用pipconfigset命令快速配置。
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对列表中偶数求和可通过for循环结合num%2==0条件实现，如[1,2,...,10]中偶数和为30；2.类似方法可求奇数或3的倍数之和，如[3,6,9,12,15]之和为45；3.使用range(2,101,2)直接生成1到100的偶数并求和更高效；4.列表推导式sum(xforxinnumbersifx%2==0)可简洁实现相同功能，但for循环更利于理解流程。关键在于掌握循环结构与条件判断的结合。
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1.TextBlob适合快速进行英文情感分析，但对中文支持有限。2.使用TextBlob需先安装并下载NLTK语料库。3.其情感分析通过极性（polarity）和主观性（subjectivity）评分判断文本情绪。4.TextBlob还可进行词性标注、名词短语提取等文本处理操作。5.对于中文情感分析，推荐使用SnowNLP或深度学习模型。6.VADER适用于社交媒体文本的情感分析。7.深度学习模型如BERT在复杂场景下表现更优但上手门槛较高。8.评估情感分析准确性可通过准确率、精确率、召回率、F1-Sco
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本文深入探讨了如何使用坐标列表高效、正确地更新NumPy二维数组。通过分析常见的索引错误，如顺序索引和不当的dtype使用，我们重点介绍了NumPy高级索引的正确方法，包括利用2D整数数组和结构化数组进行矢量化操作，旨在帮助读者避免性能瓶颈并实现精确的数组修改。
