import pandas as pd from datetime import datetime from dateutil.parser import parse import numpy as np class Plate: def __init__(self, well_ranges, date=None): self.well_ranges = well_ranges self.A1 = ['A1', 'A2'] self.B1_second = ['B1', 'B2'] if date is not None: if isinstance(date, str): self.date = [parse(date).date()] # 将 parse(date).date 返回值放到列表中 elif isinstance(date, list) or isinstance(date, tuple): if all((isinstance(item, str) or isinstance(item, datetime)) for item in date): self.date = [parse(item).date() for item in date] # 调用 .date() 方法 else: raise TypeError("The data type of the elements in the date list/tuple must be datetime or strings.") elif isinstance(date, datetime): self.date = [date.date()] # 将 date.date 返回值放到列表中 else: raise TypeError("The data type of parameter date must be datetime.date, string (containing date) or list/tuple (of dates/strings).") def __dict__(self): return {'A1': self.A1, 'B1_second': self.B1_second} def get_sample_info(well, plate): for sample_type, well_list in plate.__dict__().items(): if well in well_list and sample_type.replace("_second", "") in plate.well_ranges: initial_measurement = True if "_second" not in sample_type else False sample_type = sample_type.replace("_second", "") index = well_list.index(well) + 1 return sample_type, int(index), initial_measurement return None, np.nan, None # 创建示例 DataFrame data = {'Record Date': [datetime(2023, 12, 1, 17, 16, 0), datetime(2023, 12, 6, 10, 0, 0), datetime(2023, 12, 1, 12, 0, 0)], 'Well Name': ['A1', 'B1', 'C1']} df = pd.DataFrame(data) # 创建 Plate 对象 plate = Plate(well_ranges=['A1', 'B1'], date=[datetime(2023, 12, 1), datetime(2023, 12, 6)]) # 使用 isin 方法进行日期筛选 if hasattr(plate, "date"): condition = df["Record Date"].dt.date.isin(plate.date) else: condition = df["Well Name"] != None # True for available data df.loc[condition, ["sample_type", "index", "initial_measurement"]] = df.loc[condition, "Well Name"].astype(str).apply(lambda well: get_sample_info(well, plate)).tolist() # Change the data types of the new columns df["sample_type"] = df["sample_type"].astype(str) df["index"] = pd.to_numeric(df["index"], errors='coerce').astype(pd.Int64Dtype()) df["initial_measurement"] = df["initial_measurement"].astype(bool) print(df)注意事项 确保 Pandas 版本是最新的，以便使用最新的功能和修复的 bug。
保持导入路径清晰、包名一致且语义明确，是写出易维护Go代码的基础。
使用flag包的方法是Go语言提供的更标准、更可靠的机制。
记录修复某个特定问题的背景。
将Sitemap生成任务设置为后台Cron Job，让它在非高峰时段运行，且不受Web服务器请求超时的影响。
虽然Go不支持传统意义上的“反射调用方法”像Python那样直接，但通过reflect包可以实现这一功能。
3. 工厂模式或管理类访问私有构造函数 某些设计中，只允许特定管理类创建对象，可通过友元实现受控实例化。
基本语法 范围for循环的基本语法如下： for (declaration : range) { // 循环体 } 其中： declaration：定义一个变量，用于表示当前遍历的元素。
std::memory_order_acquire：获取语义。
以下是几个实用技巧，帮助你高效完成数据插入。
使用std::packaged_task包装任务，自动关联std::future。
# 转换为十进制整数 integer_value = int(reversed_hex_str, 16) print(f"对应的十进制整数: {integer_value}") # 输出: 562547012520330612.2 位移操作与时间映射 通过分析不同时间戳之间二进制值的变化，我们发现时间差异与一个特定常数（2 ** 23，即8_388_608）的倍数紧密相关。
例如： $age = isset($user['age']) ? $user['age'] : '未知'; 这段代码检查$user['age']是否存在，存在则使用其值，否则赋值为“未知”。
理解并正确运用弱引用是编写健壮Python代码的关键实践之一，尤其是在开发需要长期运行或内存敏感的应用程序时。
适合与C语言混合编程的场景。
通过遵循这些实践，开发者可以更好地利用Go语言的类型系统，编写出健壮、可靠且易于维护的代码。
错误处理：FlagSet.Parse()可能会返回错误，例如用户提供了未定义的参数或参数格式不正确。
1. 配置开发环境 要使用OpenGL，你需要引入以下库： GLFW：用于创建窗口和管理输入。
如果问题仍然存在，请检查你的 PHP 配置和环境设置，确保一切配置正确。
Go 的简洁性让性能分析更直接，关键是测得准、改得稳。

本文链接：http://www.altodescuento.com/324912_253d74.html