import pandas as pd import numpy as np # 创建示例数据 data = { 'Customer-Equipment': [ 'Customer1 - Equipment A', 'Customer1 - Equipment A', 'Customer1 - Equipment A', 'Customer1 - Equipment A', 'Customer1 - Equipment A', 'Customer1 - Equipment A', 'Customer2 - Equipment H', 'Customer2 - Equipment H', 'Customer2 - Equipment H' ], 'Date': [ '2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05', '2023-01-06', '2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03' ], 'Closing Date': [ '2023-01-05', np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, '2023-01-02', np.nan, np.nan ] } df = pd.DataFrame(data) # 将日期列转换为datetime类型 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df['Closing Date'] = pd.to_datetime(df['Closing Date']) print("原始DataFrame:") print(df)原始DataFrame: Customer-Equipment Date Closing Date 0 Customer1 - Equipment A 2023-01-01 2023-01-05 1 Customer1 - Equipment A 2023-01-02 NaT 2 Customer1 - Equipment A 2023-01-03 NaT 3 Customer1 - Equipment A 2023-01-04 NaT 4 Customer1 - Equipment A 2023-01-05 NaT 5 Customer1 - Equipment A 2023-01-06 NaT 6 Customer2 - Equipment H 2023-01-01 2023-01-02 7 Customer2 - Equipment H 2023-01-02 NaT 8 Customer2 - Equipment H 2023-01-03 NaT核心解决方案：groupby.ffill() 与 Series.where() 的结合 解决此问题的关键在于两个Pandas函数的巧妙结合：groupby.ffill()（组内向前填充）和 Series.where()（条件筛选）。
根据具体的业务需求和数据特性，选择最合适的方法可以显著提高数据处理的效率和代码的清晰度。
示例代码中已加入了 try-except 块来处理文件读取错误。
基本上就这些。
你可以读取文件的前N个字节，然后根据这些字节判断文件类型。
PHP 一键环境通常指的是像 XAMPP、WAMP、phpStudy 或 Laragon 这类集成了 Apache/Nginx、MySQL、PHP 的开发套件。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 通过channel收集所有错误信息 如果需要知道每个请求的具体结果（成功或失败），可以使用带缓冲的 error channel 收集全部错误。
基本上就这些。
总结 通过显式注册特定根路径静态文件的处理器，将主页绑定到根路径，并利用http.StripPrefix将其他静态资源从专用子目录服务，我们可以在Go语言中灵活且无冲突地管理网站的根路径内容。
date()函数的第一个参数是格式化字符串，它决定了日期时间的显示方式。
升级pip（可选但推荐）： 虽然不总是必需，但保持pip为最新版本是一个良好的实践，可以避免一些潜在的包管理问题。
在Go项目开发中，测试环境的隔离与依赖管理直接影响代码质量与团队协作效率。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；from openpyxl import load_workbook # 加载Excel文件 workbook = load_workbook(filename="example.xlsx") # 选择工作表 sheet = workbook["Sheet1"] # 通过名称选择 # sheet = workbook.active # 选择第一个工作表 # 读取单元格数据 cell_value = sheet["A1"].value print(cell_value) # 遍历所有行 for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=sheet.max_column): for cell in row: print(cell.value) 写入Excel文件（.xlsx）: 同样使用 openpyxl。
支持两种常见类型： 飞书多维表格 表格形态的AI工作流搭建工具，支持批量化的AI创作与分析任务，接入DeepSeek R1满血版 26 查看详情 延迟注入：人为增加网络延迟，模拟慢速依赖或高负载场景 错误注入：返回指定HTTP状态码（如500），验证客户端重试和降级逻辑 这些规则可精确控制百分比、目标服务版本或请求路径，确保测试范围可控。
使用类名和DOM遍历方法来定位元素。
为了方便，您可以将此命令添加到您的 shell 配置文件（如 .bashrc, .zshrc, config.fish）中，使其在每次启动 shell 时自动生效。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 有道小P 有道小P，新一代AI全科学习助手，在学习中遇到任何问题都可以问我。
核心要点在于，函数定义只是创建了代码块，而只有通过显式调用，函数内部的逻辑才能被执行。
若不加控制地发送大量请求，会导致请求被拒绝，甚至IP被暂时封禁。
例如，用户输入一个名称，如 "north by northwest"，我们希望它能匹配 "north by northwest"、"north by northwest" 等各种大小写组合。

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