如果返回nil，则客户端会跟随重定向；如果返回一个非nil的错误，则客户端会停止跟随重定向。
# 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。
有两种常用方式： 使用关联数组： $data = array( 'title' => '欢迎页面', 'content' => '这是首页内容' ); $this->load->view('welcome', $data); 在视图中可以直接使用$title和$content变量。
缺乏精细控制: 开发者无法通过简单的配置或CSS属性（如page-break-inside: avoid;）来完全阻止所有自动分页，尤其是在内容自然溢出的情况下。
138 查看详情 即使平板电脑运行的是完整版的Windows，仍然需要考虑驱动程序和DLL的兼容性。
历史上，Go社区曾讨论过是否要添加这样的功能（例如Go issue 227），但最终因其复杂性、跨平台兼容性以及存在更好的替代方案而被推迟。
理解这三者的差异，有助于写出更高效、更安全的代码，尤其是在模板编程和元编程中。
5. 常见问题与建议 构建过程中可能遇到的问题及解决方法： 找不到编译器？
PHP图像相似度计算的性能优化可以从以下几个方面入手： 算法选择： 尽量选择计算复杂度较低的算法，例如直接像素比较或感知哈希算法。
需注意空链表判断，时间复杂度为O(n)，无法实现二分查找，频繁查找时可结合哈希表优化。
答案：C++头文件应使用头文件保护（如#pragma once或宏定义）防止重复包含，仅包含声明而非定义，合理使用前置声明减少依赖，按规则顺序包含必要头文件，避免using指令污染全局命名空间，模板和内联函数可定义在头文件中，并添加清晰注释以提升可维护性。
而桥接模式将“图形”作为抽象层，“渲染设备”作为实现层，两者通过组合连接。
英特尔AI工具 英特尔AI与机器学习解决方案 70 查看详情 组合使用多种参数类型 Python允许同时使用普通参数、*args 和 **kwargs，但必须遵守顺序：普通 → 默认 → *args → **kwargs。
2. defer 闭包捕获外部变量 (Part 2: defer func() { fmt.Println(i) }()) 在这一部分，我们使用 defer 语句延迟执行一个匿名函数（闭包）。
元素可直接修改，如std::get<0>(t1) = 100。
3. while 循环配合内部指针函数：底层但灵活 PHP数组有一个内部指针，可以通过reset()、current()、key()、next()、prev()等函数来操作。
它能够将DataFrame中某一列的列表状条目“展开”成多行。
关键在于，你必须传递目标变量的指针。
理解 dirname(__FILE__, n) 函数 dirname(__FILE__, n) 函数用于获取当前文件所在目录的父目录，其中 __FILE__ 是 PHP 的魔术常量，表示当前文件的完整路径。
命名空间作用域：在命名空间内声明的名称，只能通过该命名空间访问，除非使用 using 声明或指令。

本文链接：http://www.altodescuento.com/397614_8341a.html