# 1. 重塑数据：将 'TPE' 列中的 'td' 和 'ts' 值转换为独立的列 # - set_index(['G1', 'G2', 'TPE']): 将这三列设为索引 # - unstack()['QC']: 将 TPE 索引层的数据（QC值）unstack（逆透视）成列 # 结果是一个多级索引的 DataFrame，列为 TPE 的不同值（td, ts） tmp = df_in.set_index(['G1', 'G2', 'TPE']).unstack()['QC'] print("\n中间结果 tmp (重塑后的数据):") print(tmp)中间结果 tmp 的结构如下，我们可以清晰地看到每个 (G1, G2) 组对应的 'td' 和 'ts' 值，以及缺失值（NaN）：TPE td ts G1 G2 A S1 2.0 4.0 S2 6.0 3.0 B S1 20.0 40.0 S2 60.0 30.0 C S1 90.0 NaN D S2 NaN 7.0# 2. 计算比率：直接对重塑后的列进行向量化除法 # - tmp['ts'].div(tmp['td']): 计算 'ts' 列与 'td' 列的比率 # - reset_index(name='QC'): 将多级索引重置为列，并将比率结果命名为 'QC' # - assign(TPE='ratio'): 添加一个新列 'TPE'，其值为 'ratio' ratio_df = tmp['ts'].div(tmp['td']).reset_index(name='QC').assign(TPE='ratio') print("\n计算出的比率数据框 ratio_df:") print(ratio_df)计算出的比率数据框 ratio_df 如下： G1 G2 QC TPE 0 A S1 2.0 ratio 1 A S2 0.5 ratio 2 B S1 2.0 ratio 3 B S2 0.5 ratio 4 C S1 NaN ratio 5 D S2 NaN ratio# 3. 合并数据：将原始数据框和计算出的比率数据框进行纵向合并 df_out = pd.concat([df_in, ratio_df], ignore_index=True) print("\n最终输出数据框 df_out:") print(df_out)最终的 df_out 完美符合我们的要求： G1 G2 TPE QC 0 A S1 td 2.0 1 A S1 ts 4.0 2 A S2 td 6.0 3 A S2 ts 3.0 4 B S1 td 20.0 5 B S1 ts 40.0 6 B S2 td 60.0 7 B S2 ts 30.0 8 C S1 td 90.0 9 D S2 ts 7.0 10 A S1 ratio 2.0 11 A S2 ratio 0.5 12 B S1 ratio 2.0 13 B S2 ratio 0.5 14 C S1 ratio NaN 15 D S2 ratio NaN完整代码示例import pandas as pd import numpy as np # 原始数据框 data = { 'G1': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'D'], 'G2': ['S1', 'S1', 'S2', 'S2', 'S1', 'S1', 'S2', 'S2', 'S1', 'S2'], 'TPE': ['td', 'ts', 'td', 'ts', 'td', 'ts', 'td', 'ts', 'td', 'ts'], 'QC': [2, 4, 6, 3, 20, 40, 60, 30, 90, 7] } df_in = pd.DataFrame(data) # 模拟原始数据中可能存在的缺失类型，确保 C S1 只有 td，D S2 只有 ts df_in = df_in.drop(index=[8,9]).append(pd.DataFrame([['C', 'S1', 'td', 90], ['D', 'S2', 'ts', 7]], columns=df_in.columns), ignore_index=True) # 1. 重塑数据：将 'TPE' 列中的 'td' 和 'ts' 值转换为独立的列 # 通过 set_index 和 unstack，将数据从长格式转换为宽格式，便于计算 tmp = df_in.set_index(['G1', 'G2', 'TPE']).unstack()['QC'] # 2. 计算比率并格式化结果 # - tmp['ts'].div(tmp['td']): 执行向量化除法，自动处理缺失值（NaN） # - reset_index(name='QC'): 将多级索引重置为常规列，并将比率结果列命名为 'QC' # - assign(TPE='ratio'): 添加一个新列 'TPE'，其值为 'ratio' ratio_df = tmp['ts'].div(tmp['td']).reset_index(name='QC').assign(TPE='ratio') # 3. 合并数据：将原始数据框和计算出的比率数据框进行纵向合并 df_out = pd.concat([df_in, ratio_df], ignore_index=True) print("最终输出数据框 df_out:") print(df_out)注意事项与总结 效率提升: 相比于 groupby().apply()，使用 set_index().unstack() 结合向量化操作（如 .div()）在处理大型数据集时通常更高效，因为它利用了 Pandas 底层的优化 C 语言实现。
观察者模式与发布/订阅模式有什么区别？
文章提供了详细的下载链接、安装步骤，并强调了因旧版OpenSSL导致无法直接连接PyPI的限制及应对策略，确保用户能在此旧环境中进行包管理。
服务器端包含（SSI）或模板引擎：在Web开发中，服务器端包含（如Apache的SSI）或各种模板引擎（如JSP、PHP、Django模板、Thymeleaf）也可以用来将XML片段（或任何文本片段）组合起来，生成最终的XML输出。
尽管我们已经明确了_DerivedModel在具体类中的类型，但当通过cls._DerivedModel访问时，mypy可能仍然需要一点帮助来确认这个值符合BModel属性声明的返回类型Type[_BModel]。
我个人觉得，最核心的几个配置项，需要你根据服务器的实际情况来调整。
Golang 实现日志聚合的核心思路是：统一日志格式、集中采集、传输到日志中心，并支持检索与分析。
// 假设你的Service类依赖一个Logger接口 interface Logger { public function log(string $message): void; } class MyService { private Logger $logger; public function __construct(Logger $logger) { $this->logger = $logger; } public function doSomething(): void { // ... 一些业务逻辑 ... $this->logger->log("Something was done."); } } // 在测试中模拟Logger class MyServiceTest extends TestCase { public function testDoSomethingLogsMessage(): void { $loggerMock = $this->createMock(Logger::class); $loggerMock->expects($this->once()) // 期望log方法被调用一次 ->method('log') ->with('Something was done.'); // 期望参数是'Something was done.' $service = new MyService($loggerMock); $service->doSomething(); } } 遵循“Arrange-Act-Assert”（AAA）模式： 这是编写测试用例的经典模式。
以下是一些建议的基础镜像： AI建筑知识问答 用人工智能ChatGPT帮你解答所有建筑问题 22 查看详情 python:3.x-bullseye (Debian Bullseye): 这是一个比较流行的选择，它提供了一个相对完整的环境，包含了许多常用的开发工具和库。
Go语言中结构体原子CAS操作的挑战 在go语言中，sync/atomic包提供了一系列原子操作，例如compareandswapint32、compareandswappointer等，它们主要针对基本数据类型（如整型、指针）的单个机器字进行操作。
本文将介绍如何使用 PHP 实现这种数据转换和渲染。
例如，若有一个函数在math.go中： func Add(a, b int) int { return a + b } 对应的测试应写在math_test.go中： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； package main import "testing" func TestAdd(t *testing.T) { result := Add(2, 3) if result != 5 { t.Errorf("期望 5，但得到 %d", result) } } 使用命令go test运行测试，输出结果会显示是否通过。
HTTP协议的无状态性也使得服务更容易扩展。
1. 理解数组值查找的需求 在PHP开发中，我们经常需要判断一个数组是否包含某个特定的值。
例如，如果你传入m-1（当前月份减一），即使当前月份是1月（即m为time.January），time.Date也会正确地将其解析为前一年的12月，无需手动处理跨年逻辑。
在传输和存储时，应采取加密措施。
当然，这并不是说JSON不能做，只是XML在这种“数据即文档”的场景下，显得更加自然和规整。
src 变量: 定义了一个多行字符串，包含了我们将要操作的Go源代码。
Golang的这些特性，让它在容器世界里如鱼得水。
遍历解析后的 $json_data 数组。

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