1、如何查看python已安装的第三方库（有两种方法）
2、Mysql特定版本 group by 后用 * 出错 ，报错出现 Error 1055 应如何解决（自己mysql版本较低，无法实操，解决办法百度得知）
- 在5.7版本以上mysql中使用group by语句进行分组时, 如果select的字段 , 不是完全对应的group by后面的字段 , 有其他字段 , 那么就会报这个错误
2.这是因为高版本mysql添加了一个sql_mode 查看sql_mode
2.连接查询
2、left join 后的 on 条件1 and 条件2，与left join 后的 on 条件1 where 条件2，有什么区别？
第一种情况：left join后的on条件1 and 条件2
此时为左连接，连接的是条件是，因此不管on中的条件是否为真，都会返回左表中的记录，若右表中存在无法匹配左表的记录，则返回null。 实际是相当于
第二种情况：left join后的on条件1where条件2:
此时为先进行左连接，连接条件为a.id=b.id，然后再进行b.sid=xxxx的条件筛选，右表中无法匹配左表的记录则会被筛选掉，不会返回null。
其实以上结果的原因在于不管on上的条件是否为真，都会返回left或者right表中的记录，只有inner join时，条件放在on中和where中，返回的结果相同。
一、存在一份生成的数据
②查看每一列数据类型：
③查看指定一列数据类型：
3、如何查看索引的数据类型？ 答：
4、df.loc[‘2013-01-01’] 可以取出对应第一条数据吗？ 答：可以 5、如果想要同时取 第一行和第三行数据，应该如何处理？ 方法一：先将日期格式转换为字符串格式，再用df.loc方法查询
方法二：直接使用df.iloc查询
二、apply、applymap、map的区别是什么？适用场景是什么？请以上述数据搭配函数举例试验。
数据转换函数对比map、apply、applymap：
1.map仅适用于Series，实现每个值对值的映射； 2.apply既适用于Series也适用于Dataframe，适用于Series时，与map功能相同，适用于Dataframe时，实现某个轴的Series处理； 3.applymap仅适用于Dataframe，用于处理该Dataframe中每个元素。
用题中数据分别对三个函数进行示例（取小数点后两位）： ①Series.map()