1.讀取已發(fā)送過郵件的單詞索引放入data_log_index中。

2.循環(huán)取words_indexs中的單詞索引(用迭代變量i來表示),若i不在data_log_index列表中就存放至word_index里。

? 若異常,將元組words_indexs轉(zhuǎn)變成列表存放至word_index里。

3.從列表word_index中，取80個索引存放至random_word。

4.通過索引找單詞存放至random_words。并將其轉(zhuǎn)化成列表。

5.取出i的0列且i在random_words中 把i[0] 賦值給random_words。

6.獲取當(dāng)前日期時間賦值給time_stamp.

7.路徑+time_stamp拼湊賦值給random_80_word_df即。

8.f random_80_word_to_csv? 取出word.csv中random_index為行的所有列,寫入每天的日期表 every_day_word_path。

9.f word_csv_log 指定行列(行是0:3 ,列為單詞,賦值為 1)

? time_stamp更新至['time'][random_word]至word.csv表

10.data 元組{列time_stap:行{random_word} random_word是索引值?

? ?如果data_log_path不存在，以data元組創(chuàng)建表。

? ?如果data_log_path存在，讀取表。

? ?翻譯 datas.loc[:, str(time_stamp)] = pd.Series(random_word)

? ?知識點：

• ? ? loc[] 接受兩個參數(shù)，并以','分隔。第一個位置表示行，第二個位置表示列

• ? ??pd.Series? Series([data, index, dtype, name, copy, …])

  ? ? # One-dimensional ndarray with axis labels (including time series).

?參考鏈接：

https://blog.csdn.net/weixin_43868107/article/details/102631717??

https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/82494090