1. 如何讀取歷史數據？

dasdasdas的read_csv函數來讀取CSV文件，或者使用read_excel函數來讀取Excel文件。以下是一個示例代碼

portdas as pd

讀取CSV文件

df = pd.read_csv('data.csv')

讀取Excel文件

df = pd.read_excel('data.xlsx')

das的read_csv函數來讀取名為data.csv的CSV文件，并將數據存儲在名為df的數據框中。同樣地，我們可以使用read_excel函數來讀取名為data.xlsx的Excel文件。

2. 如何統計歷史數據的總和？

dasdas函數來計算總和。以下是一個示例代碼

portdas as pd

讀取CSV文件

df = pd.read_csv('data.csv')

計算總和()

das函數來計算df數據框中value列的總和，并將結果存儲在名為total的變量中。

3. 如何統計歷史數據的平均值？

dasdasean函數來計算平均值。以下是一個示例代碼

portdas as pd

讀取CSV文件

df = pd.read_csv('data.csv')

計算平均值ean()

dasean函數來計算df數據框中value列的平均值，并將結果存儲在名為average的變量中。

4. 如何統計歷史數據的值和小值？

dasdasaxin函數來計算值和小值。以下是一個示例代碼

portdas as pd

讀取CSV文件

df = pd.read_csv('data.csv')

計算值和小值aximumax()inimumin()

dasaxinaximuminimum的變量中。

das庫，你可以輕松地處理和分析大量的歷史數據，讓你的數據分析更加高效。