df=pd.read_table("‪D:\\Pandas\\student_xlsx")
df=pd.read_table("C:\\EXAM\\00000000\\Excel素材.xlsx")

老师，文件的绝对路径有错误吗？打不开

encoding='gbk'

意思是更换编码方式，那解码也是‘gbk’，是这样吗

老师好，为什么我这里没有那个配置文件jupyter_notebook_config.py

老师，这个转换一维参数为啥是-1啊

老师 将数据保存为csv文件 在保存后 文件中的数据格式如何调整？

老师 这样访问数据为什么会出错呢？

老师，这个参数为啥是-1？

老师 如何在一个excel文件中添加多个不同的sheet页 并且添加不同的数据

老师 将多组数据写入到一个excel文件中去，存放到不同的sheet页中【，为什么第二个sheet会覆盖掉第一个sheet页内容呢？

老师 为什么使用data['count']返回的结果是这样的

使用data.count返回的结果是这样的呢？

老师 一组数据通过条件判断生成的bool结果可以用作其他数据吗？例如res=A['count']>25,可以对B数据进行筛选吗，B[res]

老师，使用同样的代码，同样的数据，为什么统计结果不一样？

老师的代码和运行结果

# 知名球员
# 将大于等于80的球员数据保留下来
t = players[players['Rating']>=80]
t = players['Birth_Date'].str.split('/',expand=True)
# t[0].value_counts().sort_values(ascending=True).plot(kind='bar')
# t[1].value_counts().sort_values(ascending=True).plot(kind='bar')
t[2].value_counts().sort_values(ascending=True).plot(kind='bar')

我的代码和运行结果

# 知名球员
# 筛选评分大于等于80的球员
t = players[players['Rating']>=80]
# 出身日期切成3份  月 日 年
t = t['Birth_Date'].str.split('/',expand=True)
# t[0].value_counts(ascending=True).plot(kind='bar') 
# t[1].value_counts(ascending=True).plot(kind='bar') 
t[2].value_counts(ascending=True).plot(kind='bar')

老师 data.loc方法和直接使用data来取效果一样为什么要多次一举使用.loc方法

老师 这个算数运算是矩阵之间的算数运算吗？

df['new_col2'] = df.身高.apply(math.sqrt)

老师，apply是什么用法啊，是拿出身高每一行，对其开方吗

df['new_col3'] = df.apply(lambda x:math.sqrt(x['身高']),axis=1)

x['身高']是对x每一行的‘身高’列进行计算