这些函数在处理数值或字符串之间由空白字符分隔的数据时，会自动跳过一个或多个空白字符。
使用 Golang 可以编写自定义控制器或工具来动态管理 Ingress 资源。
ijson允许你逐块解析JSON数据，从而降低内存占用。
# 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。
掌握好 RWMutex 的使用时机和边界条件，能有效提升并发程序的吞吐量，尤其是在缓存、配置管理等读多写少的场景中表现优异。
它的匹配算法虽然是基于回溯的NFA，但通过各种优化手段，在大多数情况下都能提供非常优秀的性能。
读取时先查本地，未命中再查 Redis，能兼顾性能与一致性，但实现复杂度上升。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 可能的原因包括： 临时目录不存在或配置不正确： PHP配置文件（php.ini）中的 upload_tmp_dir 指令指定了临时目录的位置。
成本效益（潜在）： 对于某些规模的应用，自建服务器的长期运行成本可能低于云托管服务，但这通常需要专业的运维团队来管理。
然后，我们定义了一个结构体A，它的Things字段是一个Map，其中key是字符串类型，value是指向str结构体的指针类型。
本教程提供了示例代码，演示了如何使用错误代码 1062 来判断是否发生了唯一键冲突，并采取相应的措施。
4. 解析Content-Type头使用mime.ParseMediaType，可分离媒体类型与参数，如"text/html; charset=utf-8"解析出类型和charset参数。
它需要'a'参数，并可以处理可选的'name'参数。
通过Composer安装： composer require mongodb/mongodb 使用示例： \$client = new MongoDB\Client("mongodb://localhost:27017"); \$collection = \$client->test->users; // 插入 \$collection->insertOne(['name' => '李四', 'age' => 30]); // 查询 \$user = \$collection->findOne(['name' => '李四']); var_dump(\$user); 这种方式代码更简洁，适合项目开发。
resp, err := http.Get(url) if err != nil { log.Printf("HTTP请求失败: %v", err) return // 或进行其他错误恢复操作 } 资源释放: HTTP响应体(resp.Body)是一个io.ReadCloser接口，它需要在使用完毕后关闭，以释放底层网络连接资源。
std::promise 与 std::future 的基本关系 std::promise 是一个可写入一次的对象，用来设置某个值或异常；std::future 是其对应的只读句柄，用来获取那个值。
核心是安全地验证身份、维护登录状态，并保证多用户同时操作时不冲突。
// '0'：填充字符为0。
7. 监控并分析生成的 SQL 启用 EF Core 的日志功能，查看实际执行的 SQL 语句，确认是否符合预期。
执行Fork操作： 在仓库页面的右上角，找到并点击“Fork”按钮。

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