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

我一向有 nick 盲症，网上不认人，但这个 OP 的文风让我记忆犹新啊

认错
跟人一样，可以“帮”别人认错，但不懂认自己的错

@winterfell30 #44
程序员相比其他工种的优势就是可以有更大的影响力
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这是错觉
程序员的影响力仍然是通过产品实现的，并非代码，只不过这个产品有且仅有唯一生产途径是代码而已
扔一段“高级”代码出去，能影响的只是其他程序员，而不是其他不懂编程的人

另外一个误区是，“程序员”不能作为工种归类，而是岗位，在产业分工中，它是纵向划分出来的(从技工划分出来)，只是它几乎涵盖所有产业方向，可以横向提出来作为一个称呼。有点像以前的“知识分子”，程序员也是知识分子的子集，知识分子也是涵盖所有产业方向，但知识分子并非产业分工分出来的“职业”，它也是纵向分出来的一个阶层，在社会上横向合并作为一个称呼而已

老实说，真正的产品经理才是设计岗位，就是创造性的，下面写程序的确实只是工人(创造性在另一个范畴)

类比一下，你看看对不对，服装设计师和裁缝，其实真正的设计师是裁缝的子集，就是说真正的设计师本身也懂，也非常懂裁衣，而最开始说的裁缝，是狭义的，就是“裁缝”大集合去掉设计师，剩下的部分
问题来了：服装设计师会不会自己完成双面绣呢？

真正的产品经理应该是程序员的子集，他们也懂编程，才能设计出合理业务流程。而除外的其他程序员，则像一般裁缝那样，只是技术工人。
技术工人也有技术高低之分，高技术的裁缝能裁出不同的纹样、尺寸、舒适度，低技术可能只会缝几块布；一般程序员也是如此，能力高的能将数学算法变为程序，技术低的，可能只会拼接人家的代码；但技术很高的也不一定能成为产品经理，不能理解业务或者不同业务横向思维的，他就无法胜任产品经理

能雕出故宫所有花纹的木匠泥瓦匠，就能设计出故宫么？

那么，农民、农场主、中粮老总、袁隆平，对应到程序员群体，各是谁？

@yvescheung #5
如果能出一个规则说明的小视频也是不错的，例如现在的游戏综艺，在说明游戏规则时，都要配上一段短视频说明，因观众看这个，为比语言文字容易理解

@LeeReamond #7
如果新开一个对话，我可以接受，但在同一个对话内，我是真认为对方有间歇性失忆
不懂没问题，我希望它回答“不懂”，这才是 AI 表现，例如“我的资料截止于……无法回答这个问题”，这种我觉得就很好，至少比在指出错误后，还反复出现同一个错误答案要好得多
另外，@huluhulu #3 所说的情况我也遇到过，不止一次，很多只是顺着你的意思整理了一下问题，但答案还是同一个错的

拿着照片过了小区人脸识别的门禁，这算不算“物理攻击”？
当然这是否不属于智能家居，还说不准

我的意思是，这些取决于阈值，以及是否单因素鉴别，安全问题一向都要多因素并行鉴别的，单因素很容易被攻破

@LeeReamond #2
当它连续回答全都是错的时候，A 会再次出现，至少 chatgpt/genmini/智谱清言 三家都见过
甚至还见过 ABCD 几个错误答案循环着回答的