import pandas as pd
data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'] } df = pd.DataFrame(data)
columns = df.columns
for index, row in df.iterrows(): print("当前行索引:", index) for...
行业与板块是金融市场中两个既相互关联又存在差异的核心概念，它们的关系可以从以下几个维度深入解析：
行业是基于企业经济活动的同质性进行的基础分类，例如制造业、金融业、信息技术业等。其划分标准通常由权威机构制定，如全球行业分类标准（GICS）将行业细分为11个板块、24个行业组、69个行业和158个子行业。这种分类强调企业的主营业务性质，具有稳定性和普适性，适用于宏观经济分析和产业研究。
板块则是金融市场中对股票或资产的动态归类，其划分依据更为多元。除了行业属性外，还可能基于地域（如“一带一路”板块）、政策主题（如“碳中和”板块）、市场热点（如“元宇宙”概念）甚至市值...
可以通过 Dockerfile 文件进行本地镜像的构造，通过下载仓库中：https://github.com/akfamily/aktools/blob/main/Dockerfile 文件到本地后，
通过 docker build -t aktools:v1 . 命令来构建镜像，
并通过 docker run -p 8080:8080 aktools:v1 来启动镜像，
如需要后台运行则通过 docker run -d -p 8080:8080 aktools:v1 来进行启动。
最后通过访问 http://127.0.0.1:8080/api/public/sto...
StatsD是一个用于实时收集和统计应用程序指标数据的工具。以下是关于它的详细介绍：
在Python里，类型注解可让你为变量、函数参数、返回值等添加类型信息。这有助于代码的可读性与可维护性，还能辅助静态类型检查工具找出潜在的类型错误。下面是一些类型注解的常见应用示例：
你能为变量指定类型，语法是在变量名之后加上冒号与类型。
# 整数类型注解
age: int = 25
# 字符串类型注解
name: str = "Alice"
# 布尔类型注解
is_student: bool = True
# 列表类型注解，列表元素为整数
numbers: list[int] = [1, 2, 3, 4, 5]
# 字典类型注解，键为字符串，值...SQLAlchemy 是 Python 中一个强大且灵活的 SQL 工具包和对象关系映射（ORM）库，它为使用不同数据库（如 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等）提供了统一的接口。以下是关于 SQLAlchemy 的详细介绍：
你可以使用 pip 来安装 SQLAlchemy：
pip install sqlalchemy
以 SQLite 为例，以下是连接数据库的代码：
from sqlalchemy import create_engine
# 创建一个 SQLite 数据库引擎
engine = create_engine(&...DBeaver 是一款功能强大的开源通用数据库管理和开发工具，支持多种数据库系统，适用于开发人员、数据分析师和数据库管理员。以下是关于 DBeaver 的关键信息：