# 合并原始DataFrame和比率DataFrame df_out = pd.concat([df_in, ratio_df], ignore_index=True) print("\n最终输出DataFrame df_out:") print(df_out)输出 df_out:最终输出DataFrame df_out: 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 将上述步骤整合到一起，得到简洁高效的解决方案：import pandas as pd import numpy as np # 原始DataFrame设置 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) # 模拟缺失值情况 (确保C只有td，D只有ts) df_in.loc[df_in['G1'] == 'C', 'TPE'] = 'td' df_in.loc[df_in['G1'] == 'D', 'TPE'] = 'ts' df_in.loc[df_in['G1'] == 'C', 'QC'] = 90 df_in.loc[df_in['G1'] == 'D', 'QC'] = 7 # 解决方案核心代码 tmp = df_in.set_index(['G1', 'G2', 'TPE']).unstack()['QC'] ratio_df = tmp['ts'].div(tmp['td']).reset_index(name='QC').assign(TPE='ratio') df_out = pd.concat([df_in, ratio_df], ignore_index=True) print("最终结果 df_out:") print(df_out)注意事项与总结 效率优势: 这种基于set_index().unstack().div()的向量化方法通常比groupby().apply()更高效，尤其是在处理大型数据集时，因为它避免了Python级别的循环。
关键点是确保所有源文件都参与编译，并实际被执行过。
它不支持拷贝，但支持移动语义，这使得资源所有权的转移变得高效且安全。
18 查看详情 源对象可以是指针或值 目标必须为非空指针指向结构体 自动跳过不可导出或无法设置的字段 支持类型完全匹配或可转换的情况（如int32转int64不行，但同种类基础类型可尝试转换） 使用示例 假设有两个结构体： type User struct {     Name string     Age  int } type UserInfo struct {     Name string     Age  int32 } 调用方式： u1 := User{Name: "Tom", Age: 25} var u2 UserInfo err := Copy(&u2, u1) if err != nil {     log.Fatal(err) } fmt.Printf("%+v\n", u2) // 输出：{Name:Tom Age:25} 尽管Age类型不同，但由于都是整型且可通过Convert处理，在满足条件时能成功复制。
根据键删除元素 使用 map 的 erase(key) 方法可以直接通过键来删除元素。
通过类型断言，可以获取更详细的错误信息，例如exitErr.ExitCode()`。
在使用 MySQL 预处理语句结合 IN 子句进行查询时，可能会遇到一个常见的问题：当使用字符串绑定传递逗号分隔的值作为 IN 子句的条件时，查询可能只会返回第一行数据，而不是预期的多行结果。
总结 通过使用 while 循环，我们可以有效地验证用户输入，并在输入无效时提示用户重新输入，从而确保程序的健壮性和用户体验。
set_debug(True)： 用于全局最高级别的调试输出，适合深度问题诊断。
然而，如果将runtime.GOMAXPROCS(1)设置为单核模式，执行时间却可能显著缩短到约0.15秒。
这将直接显示浏览器实际发送的键值对。
若启用调试，可在代码中打上断点，使用浏览器配合 Xdebug 插件（如 Xdebug Helper）触发调试会话。
百度智能云·曦灵 百度旗下的AI数字人平台 3 查看详情 修改上面的循环部分： while (true) {     file.read(buffer, 10);     std::streamsize numRead = file.gcount();     if (numRead == 0) break; // 无数据可读     buffer[numRead] = '\0';     std::cout << "读取 " << numRead << " 字节: " << buffer << "\n"; } 适用于结构化定长记录 若文件存储的是结构体数组（每个记录等长），也可用 read() 直接读入结构体变量。
连接服务器： conn, _ := net.Dial("tcp", "127.0.0.1:8080") 先输入用户名并发送： fmt.Print("请输入用户名: ") scanner := bufio.NewScanner(os.Stdin) scanner.Scan() username := scanner.Text() conn.Write([]byte(username + "\n")) 开启两个协程： 一个持续读取控制台输入并发送到服务端 另一个持续读取服务端广播的消息并打印 go func() {   for scanner.Scan() {     conn.Write([]byte(scanner.Text() + "\n"))   } }() go func() {   buf := make([]byte, 1024)   for {     n, err := conn.Read(buf)     if err != nil { return }     fmt.Print(string(buf[:n]))   } }() 保持主函数不退出： select{} 运行与测试 编译运行server.go启动服务端，再打开多个终端运行client.go，输入不同用户名即可进入聊天室。
需要注意的问题 CQRS 虽然强大，但也带来一些挑战： 系统复杂度上升，尤其是读写模型之间的同步问题。
常见做法： 判断请求头是否包含Content-Encoding: gzip 若存在，用gzip.NewReader解压r.Body 后续逻辑统一处理解压后的数据流 中间件示例： func gzipMiddleware(next http.HandlerFunc) http.HandlerFunc { return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { if r.Header.Get("Content-Encoding") == "gzip" { reader, err := gzip.NewReader(r.Body) if err != nil { http.Error(w, "invalid gzip", http.StatusBadRequest) return } defer reader.Close() r.Body = reader } next(w, r) } } 服务端响应压缩 Go标准库不自动压缩响应，需手动实现。
日常开发中 explode() 能解决大部分字符串分割问题，遇到复杂情况再考虑 preg_split()。
单机场景下rate.Limiter足够轻量高效，分布式环境则需依赖外部存储协调状态。
因此，建议使用mysqli_real_escape_string()或PDO::quote()来代替addslashes()。
总结 理解 . 和 .. 在文件系统中的特殊含义，以及它们在PHP scandir() 函数结果中的出现，对于编写健壮的文件操作代码至关重要。

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