# 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。
合理使用异常处理可以提升程序的健壮性和可维护性。
113 查看详情 模板文件示例 (templates/welcome.html):<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Welcome</title> </head> <body> <h1>Hello, {{.Name}}!</h1> <p>Welcome to our application.</p> </body> </html>4. 模板的执行与并发安全 模板加载完成后，我们就可以在HTTP请求处理函数中使用templates.ExecuteTemplate()方法来执行特定的具名模板。
它的全称是可扩展样式表语言转换（Extensible Stylesheet Language Transformations），与CSS不同，XSLT不仅能控制样式，还能改变数据结构。
值类型传递是副本拷贝 当把一个值类型的变量（如 int、float、bool、struct 等）作为参数传入函数时，Go 会创建该变量的一个副本。
该脚本会读取当前目录下所有 .txt 文件的内容，并将它们生成为 textfiles.go 文件中的字符串常量。
要实现更精细的控制，我们需要引入额外的条件。
对于许多开发者而言，这种自动移除未使用的导入的行为在日常编码中通常是有益的，因为它有助于保持代码整洁。
解决方案二：将 bind_param 类型指定为字符串 ('s') 在某些情况下，如果BLOB数据的大小并未超过max_allowed_packet限制，或者MySQL服务器和客户端的配置允许较大的数据包传输，将bind_param中的类型标识符从'b'改为's'（字符串）也能奏效。
移除客户端的Session ID Cookie： 即使服务器上的Session数据没了，客户端浏览器可能还存着Session ID的Cookie。
在选择方法时，请根据您的具体需求和环境进行权衡。
关键点： 程序能够正常运行并产生输出的原因在于，每次发送数据后，都会立即从通道中接收数据，因此缓冲区始终有空间。
cumcount() 方法介绍 DataFrameGroupBy.cumcount()方法用于为每个分组内的行生成一个从0开始的累积计数。
class Logger { public: Logger(int id, bool enabled = true, int level = 1); }; Logger::Logger(int id, bool enabled, int level) { // 初始化逻辑 } // 使用 Logger l1(100); // 使用两个默认值 Logger l2(101, false); // 只覆盖 enabled 注意：虚函数也可以有默认参数，但动态调用时参数值由静态类型决定，容易出错，建议保持一致。
而当通过sudo -u www-data php ./lsblk.php在命令行执行时，该PHP脚本是在当前（全局）文件系统命名空间中运行的，因此挂载操作是全局可见的。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 建议在CI流程中始终开启 -race 检测，尤其是在高并发模块上。
没有模板引擎的项目，代码往往是“意大利面条式”的，PHP逻辑和HTML标签缠绕在一起，改一个样式可能不小心就动到了业务逻辑，或者反之。
处理空vector是使用std::max_element或std::min_element时最关键的一环，因为忽视它很可能导致程序崩溃。
class MyClass { public: void show() { std::cout << "Hello!" << std::endl; } }; 上面的show()函数虽然没有写inline，但因为定义在类内部，编译器会自动尝试将其作为内联处理。
选择哪个取决于具体需求。
本文链接：http://www.andazg.com/33125_104616.html