赵括也很能说

我不是类比这俩人，我类比的是“说话折服别人”这事

跟年龄和家庭状况有关
依靠你的人越多（伴侣、子女和双亲），你就需要更多备灾资金，低风险甚至零风险[无增益]的比例就要越大

召回率 30%很低诶，这个是预盈的召回率么？

年初放贷宽松，下半年收紧，历来如此

不要做精神股东啊，赚了钱不分你的
要调整心态，不要想象成“大改”，而是想象成“功能置换”，就是加上新的功能，旧的慢慢退出

@BigShot404 #2
哦，如果只是三方，那怪不到小米头上

不会这样做吧，这么明显的话，会被欧盟处罚的
你还是查查其他因素

有必要么？对方侮辱人了？

游怒症？

主要是你不懂 pandas/numpy ，所以觉得难读，用惯了的人，一眼就看得懂

1. df_pivot['余额'] = df_pivot.iloc[:, 1:].sum(axis=1)
这个确实是赋值，是整列批量赋值，用的是向量化函数，当数据量很大时，你就知道向量化计算的作用了
没有向量化函数，都不知道要写多少个 for

2. 可读性问题
在 pandas 的计算，一般不会太考究如何实现计算，更重视的是输入输出格式，以及值的类型和逻辑准确性，以及性能
因为 pandas 一般都是处理大量数据的，很难逐个值考究，只要保证格式、类型、逻辑准确性
例如有三百个白色乒乓球要变成红色，原生写法是逐个刷红色，pandas/numpy 是全部扔进红色颜料池，搅匀后捞上来就是了。所以需要搞清楚的是：扔进去的是否乒乓球、是否白色、多少个，颜料是否红色，池子是否容得下，以及捞起来后乒乓球有没有破损，数量够不够……至于中间如何染色搅匀，就只能相信这个操作搅匀的机器不会打烂乒乓球了
所以最好是函数加上 __doc__描述，便于以后查阅

np.lib.stride_tricks.as_strided(s, (len(s) - (window - 1), window), (s.values.strides * 2))
这句我从别人那里抄过来的，至今都没搞清其中原理，但我知道 numpy 模拟实现 pandas.rolling 需要用到这句，且值和 pandas.roolling 的结果一致，这就够了

numpy 和 pandas 的手册很庞大，个人读不完，就算读完了也记不全，目前最好方案是借助 gpt 帮我查某个函数的意义

3.你这段代码并没有“规律时间序”，目的只是 groupby 分组，其实没必要用时间函数那么复杂，直接按字符串提取前 7 个字符，再 groupby 就可以了

vsc 有支持 hint 的扩展，如 pyright ，但如果代码没有写指定类型，也是按默认类型提示，所以想全程提示，需要自己在代码中指定 types hint

呃，理解错了，外省媳妇说的是表弟家的，那也不宜发表任何言论，说到底就是“别人家的事”，瞎参和还搞不清你跟表弟媳有什么特殊关系呢
我前面 #11 理解成你的女友是外省的

另外，老人家都这样，对东家说西家不是，对西家说东家不对，不要太上心

既然管不到你，就什么都不用理会
除非你和表弟抱团，否则，也不宜介入外婆与表弟之间的事

其实越是守旧，越应该明白一点：
姓氏不同就是别家的事，不能插手干预的。外婆跟表弟是一个祠堂的，但你就不是了

如果你的外婆真的非常“守旧”，你就拿这样说事，说你们“X 家”历代都爱养猫（意思就是祖宗留下的传统），其他不要再多说，就这一句就行了，表明这是你们“X 家”的事，不作解释和争辩是避免争吵升级
其他也照样，例如说外省媳妇，就回一句：我奶奶老家也是外省的（语气平静一点）。听到这话还不懂闭嘴就真是有点傻了

注意每句话都只能说“半句”，后半句不用点明，就是“难道我奶奶也不好么”这半句不能说

不要把人际关系看得太重，除非是一个能左右你人生的人
不看重的话，就不会去猜别人的心思，因为大概率猜错，尤其以自己的行为习惯去衡量别人的时候

社恐的人优先从书学习，社牛的人优先从人学习

从来不坐公交的人坐在办公室规划设计公交线路

反正这个世界就是一个没有业务逻辑的阶层在掌控管理决策的制定
我是完全想不通，这种没网却让人在网认证是怎么想出来的

现在最保险的做法是买什么卡都直接去柜面，还不能是代理营业厅，必须是那种柜台上直接摆着摄像头的营业厅

不如开个 smb/ftp 用户，连指定访问的真实路径都隐了

如果是顶层，且天台可进出的话，要注意防盗，因为不像中间楼层会有人经过，即使白天也是如此
广东的话，顶层夏天会较热，当然空调可破，只是电费嘛……

提示写得很清楚了，不再支持 MSHTML ，你的模板应该就是 MSHTML 或者含有 MSHTML 语法
这个邀请前端的人来回答吧，他们应该更清楚