接下来的学习时间：14:19-17:50,以30min为一个基础时间，然后刷题，纠正自己的学习习惯和做题习惯还有自己的思维陷阱和自己的思维误区，使自己得到一个不断地成长和进步还有学习，这样对于自己而言，自己所可以得到的提升才是最为长效的。

（01）python刷题开始

        先复习自己已经刷过的题目（2024年6月26日14:21:25-）

自己还得再完成两个基础的算法题。

问题的发现：

        自己的做题习惯不太好，自己脑子里面有时候很容易被外面的世界所干扰，还是三个反问：（01）你为什么读书？（02）你为什么去汽车工业学院？（03）你为什么不断地进行一个坚持？

因为广阔的生命旅程是建立在实践上面的，随着自己不断地实践活动，自己能够做的事情将会越来越多，我所关注的是以读书为目标的，读书所带给我自己的实践活动，以升本到汽车工业学院的实践活动，以不断地坚持为导向的基础实践活动，在这个实践活动中，我自己会收获很多，我自己也会不断地拥有很多。

自己如果不能理解这个，自己的倒霉是必然的，所以自己要不断地重视这种带给自己的实践活动，带给自己的实践思考，实践活动带给自己的思考是一种必然性的思考，你才能不断地实现一个进步。

自己得是使自己不断地从实践活动本身的本身，这是一个基础的实践观念，还有这个，你所不断地进行重复的事情又是什么呢?我自己的反思和我自己的理解，这就是不断地提升和学习的方向，这就是我自己的实践活动，以何种眼光，态度对于世界进行一个观看，你将可以看到何种世界。

自己的刷题思维应该这样的，这个任务无论好坏自己都要不断地进行一个完善和完成，自己恐惧和担忧的心态总是会不断地导致自己没有办法能够从实际出发，对于自己的生活不断地进行一个实事求是地活动和反思。

第一篇错题解答：

`freq` 参数用于指定时间戳的频率，如 'D' 代表每天，'H' 代表每小时，用于规范生成的时间戳的间隔。

`drop_duplicates()` 方法支持多特征数据的去重。

∗∗ `agg()` 方法非常灵活，允许对不同的列应用不同的函数。

`bar()`函数用于绘制条形图，展示不同类别的数据量。

`agg()` 方法的 `func` 参数可以传入单个函数或函数列表。

第三遍：自己开始第三遍刷题（2024年6月26日20:05:50）

Pandas 允许按照行索引或列索引对数据进行排序，`sort_index()` 默认按照升序排序。

分组聚合可以应用于数据的任何轴向，不仅限于纵轴。
 

`groupby()` 方法用于分组和聚合操作，不局限于任何轴向。

`freq`参数`WSUN`表示每周日的频率。

第四遍，自己再刷一遍相关的题目（2024年6月26日20:14:42）

∗∗ NumPy 的多维数组索引和切片在使用上与 Python 列表有所不同，特别是在处理轴向和维度方面。

`pd.Series` 可以接受列表、元组、字典等作为输入来创建 Series 对象，但是不能使用两个位置参数。

`unstack()` 方法是将列级别层次化索引转换为行级别层次化索引，而不是简单地旋转。 我将继续提供剩余题目的答案和解析。如果您需要我一次性完成所有题目，请告知。

Pandas 允许按照行索引或列索引对数据进行排序，`sort_index()` 默认按照升序排序。

理论好难啊！头疼，自己真的想学历史，可是感觉可能自己想学历史也是假的，因为实际上对于历史而言，这是一种自己不断地进行逃避的思想和一种规律。自己先不要着急，不断地面对自己，不断地把自己掰开来，揉碎了，重新组装，自己可以不断地进行一个成长的，我知道你可以的。