@steptodream 试试？

@jfzhangak QWxsZW5KU0o=

@maocat 刚组建，来呗

分母来啦！

分母的日常

DataScience 相关，求加：QWxsZW5KU0oKIA==

import time,random

class AgeModel():
def fit(self,year_lst,age_lst):
self.birth_year = sorted(year_lst)[0] - sorted(age_lst)[0]
print("Training...")
time.sleep(random.randint(5,10))
print("Model is ready.")

def predict(self,pred_year):
print("Predicting...")
time.sleep(random.randint(1,4))
return (pred_year - self.birth_year)

age_model = AgeModel()
age_model.fit([2015,2016,2017,2018],[4,5,6,7])
age_model.predict(2020)

（用这个模型，可以浪费你生命中的 6-14 秒）

分母来仰望下 NUC

LPR 的计算是要考虑当前的上浮差额的，比如说，我去年贷的时候上浮 15%，为 5.635%，跟去年 12 月 20 日各行上报的基准利率 4.9%（好像是）差额为 0.735 ，那么当我选择转换为 LPR 以后，我每年的贷款利率为 [当年基准利率+0.735] 。

我是这么考虑的，当然也是拍脑门想（因为我还有 29 年的房贷）：
- 选择 LPR，通缩，挣得少；利率降低，还得少，我每个月的结余比例不变；通胀，挣的多；利率升高，还得多，每个月的结余比例还是不变。
- 选择固定，通缩，挣得少；利率不变，还款压力变大，那就抓紧还上一部分贷款，降低本金，尽可能保持相当的结余比例；通胀，挣的多，利率不变，还款压力减小，舒舒服服。

先按照 trade_date 排序，然后 reset_index 就好了，参考：
```python
df = df.sort_values(by='trade_date')
df = df.reset_index(drop=True)
```

Typora

分子

@zu1k 绝了！感谢！

父母怎么办？

Tableau

`仍然有人不遗余力的在提交申请收录色情网站`
这句话笑尿 哈哈哈哈哈哈哈