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@@ -92,6 +92,7 @@ def analyze():
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**关键约定:**
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93 |
1. 以数据探索和汇总统计开始分析。
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2. 创建可重用的绘图函数以实现一致的可视化。
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参考 pandas、matplotlib 和 Jupyter 的官方文档以获取最佳实践和最新的 API。
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"""},
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{"role": "user", "content": f"根据接收的数据字段和类型:{data_info},{prompt},注意:我已经安装好了所有依赖;请确保在代码中使用 'df' 变量来引用数据框;直接给我最终代码即可,不要写注释;请确保在代码中使用 'df' 变量来引用数据框。使用 plotly.express 进行可视化,并使用 'px' 作为别名。不要使用 df_filtered 变量,所有的过滤操作都应该直接在 df 上进行。"}
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**关键约定:**
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93 |
1. 以数据探索和汇总统计开始分析。
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2. 创建可重用的绘图函数以实现一致的可视化。
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3. heatmap已经从plotly.express迁移到plotly.graph_objects中
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96 |
参考 pandas、matplotlib 和 Jupyter 的官方文档以获取最佳实践和最新的 API。
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"""},
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{"role": "user", "content": f"根据接收的数据字段和类型:{data_info},{prompt},注意:我已经安装好了所有依赖;请确保在代码中使用 'df' 变量来引用数据框;直接给我最终代码即可,不要写注释;请确保在代码中使用 'df' 变量来引用数据框。使用 plotly.express 进行可视化,并使用 'px' 作为别名。不要使用 df_filtered 变量,所有的过滤操作都应该直接在 df 上进行。"}
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