小编nit*_*hin的帖子

我发现文档说如果可能的话减少返回类型的维度，否则返回一致的类型。

df = pd.DataFrame(
     {'a': np.ones(4, dtype='float32'),
     'b': np.ones(4, dtype='float32'),
     'c': np.zeros(4, dtype='float32')})

df.groupby(df4.index,squeeze=True)['b'].sum()

无论有没有挤压，我都看不到任何变化。有人可以向我解释一下挤压 = True 的真正目的以及为什么它默认设置为 false

我尝试拟合多元线性回归模型

Y= c + a1.X1 + a2.X2 + a3.X3 + a4.X4 +a5X5 +a6X6

如果我的模型只有 3 个变量，我会使用 3D 图来绘制。我怎么能绘制这个。我基本上想看看最佳拟合线的样子，或者我应该绘制多个散点图并查看单个变量 Y = a1X1 当所有其他变量为零时的效果并查看最佳拟合线。这些模型的最佳方法是什么。我知道不可能可视化更高的维度想知道什么应该是最好的方法。我迫不及待地想看到最合身的线条

我想从 Web UI 或类似于 Show create table 的内容中获取基本 DDL 的现有 Table 的 Create table 脚本。我用谷歌搜索找不到任何相关内容