print(result_df.head())完整代码示例：import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np # 1. 模拟原始数据帧 ret_df data = { 'feature1': np.random.rand(100), 'feature2': np.random.rand(100), 'feature3': np.random.rand(100), 'target': np.random.randint(0, 2, 100) } ret_df = pd.DataFrame(data) # 模拟一个非默认索引，以验证对齐的鲁棒性 ret_df = ret_df.set_index(pd.Series(np.random.permutation(100) + 1000)) print("原始 ret_df (部分):") print(ret_df.head()) print("\n原始 ret_df 索引类型:", type(ret_df.index)) ind_cols = ['feature1', 'feature2', 'feature3'] # 预测变量 dep_col = 'target' # 响应变量 # 2. 训练逻辑回归模型 # 通常会使用训练集进行训练，这里为了演示直接使用ret_df X_train = ret_df[ind_cols] y_train = ret_df[dep_col] lm = LogisticRegression(fit_intercept=True, solver='liblinear', random_state=42) lm.fit(X_train, y_train) # 3. 准备用于预测的数据，并确保保留其原始索引 df_for_prediction = ret_df[ind_cols] print("\n用于预测的数据 df_for_prediction (部分):") print(df_for_prediction.head()) print("\ndf_for_prediction 索引类型:", type(df_for_prediction.index)) # 4. 生成预测概率 y_pred_probs = lm.predict_proba(df_for_prediction) print("\n预测概率 NumPy 数组形状:", y_pred_probs.shape) # 5. 创建包含预测概率的DataFrame，并显式指定原始索引 y_final_df = pd.DataFrame(y_pred_probs, columns=['Prob_0', 'Prob_1'], index=df_for_prediction.index) print("\n预测概率 DataFrame y_final_df (部分):") print(y_final_df.head()) print("\ny_final_df 索引类型:", type(y_final_df.index)) # 6. 使用 pd.concat 合并原始数据帧和预测概率 # 如果只合并特征和概率： # result_df = pd.concat([df_for_prediction, y_final_df], axis=1) # 如果想将概率合并到完整的原始ret_df中，可以这样做： # 确保ret_df和y_final_df的索引完全匹配 result_df_full = pd.concat([ret_df, y_final_df], axis=1) print("\n最终合并结果 result_df_full (部分):") print(result_df_full.head()) print("\n检查合并后的索引是否一致:") print("原始 ret_df 的第一个索引:", ret_df.index[0]) print("y_final_df 的第一个索引:", y_final_df.index[0]) print("result_df_full 的第一个索引:", result_df_full.index[0])注意事项与最佳实践 索引的重要性：在Pandas中，索引是数据对齐的关键。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 完整代码示例<?php $test = array( 'One' => array('fname' => 'John', 'lnom' => 'Dupond', 'age' => 25, 'city' => 'Paris'), 'Two' => array('fname' => 'Deal', 'lnom' => 'Martin', 'age' => 20, 'city' => 'Epizts'), 'Three' => array('fname' => 'Martin', 'lnom' => 'Tonge', 'age' => 18, 'city' => 'Epinay'), 'Four' => array('fname' => 'Austin', 'lnom' => 'Dupond', 'age' => 33, 'city' => 'Paris'), 'Five' => array('fname' => 'Johnny', 'lnom' => 'Ailta', 'age' => 46, 'city' => 'Villetaneuse'), 'Six' => array('fname' => 'Scott', 'lnom' => 'Askier', 'age' => 7, 'city' => 'Villetaneuse') ); ?> <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>多维数组到HTML表格</title> <style> table { width: 100%; border-collapse: collapse; margin: 20px 0; } th, td { border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; } th { background-color: #f2f2f2; } </style> </head> <body> <h1>用户数据列表</h1> <table> <thead> <tr> <th>#</th> <th>fname</th> <th>lnom</th> <th>age</th> <th>city</th> </tr> </thead> <tbody> <?php foreach ($test as $key => $val) { // 外层循环：遍历主数组，每个主键对应表格的一行 echo '<tr>'; // 输出主键作为第一列 echo '<td>' . htmlspecialchars($key) . '</td>'; // 内层循环：遍历子数组，每个值对应表格的一个数据单元格 foreach ($val as $k => $v) { echo '<td>' . htmlspecialchars($v) . '</td>'; } echo '</tr>'; } ?> </tbody> </table> </body> </html>代码解析 HTML 结构初始化:<table> <thead> <tr> <th>#</th> <th>fname</th> <th>lnom</th> <th>age</th> <th>city</th> </tr> </thead> <tbody>首先，我们创建了 <table>、<thead> 和 <tbody> 标签。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 多态是如何工作的 多态指的是“同一接口，不同行为”。
代码小浣熊 代码小浣熊是基于商汤大语言模型的软件智能研发助手，覆盖软件需求分析、架构设计、代码编写、软件测试等环节 51 查看详情 2. 通过源文件注释应用构建约束 除了文件名约定，你还可以在源文件的顶部添加特殊的注释来定义构建约束。
然而，如果服务器配置不当，即便http://localhost/ecommerce/public/能正常显示“welcome”页面，http://localhost/ecommerce/public/about也可能返回404。
码上飞 码上飞（CodeFlying） 是一款AI自动化开发平台，通过自然语言描述即可自动生成完整应用程序。
掌握分区逻辑和递归结构，就能灵活实现并优化快排。
这避免了应用启动时就建立所有连接，节省了资源。
参数: order_amount (int): 订单所需的资源量。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 百宝箱 百宝箱是支付宝推出的一站式AI原生应用开发平台，无需任何代码基础，只需三步即可完成AI应用的创建与发布。
• Ticker：用于每隔固定时间重复执行任务。
对于更复杂的模式匹配和提取，str.extract配合命名捕获组或可选捕获组能提供强大的功能。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；package main import "fmt" // BitReverse32 反转一个32位无符号整数的二进制位序 func BitReverse32(x uint32) uint32 { // 步骤1: 交换相邻的1位（奇偶位交换） // 0x55555555 = 01010101010101010101010101010101 (提取奇数位) // 0xAAAAAAAA = 10101010101010101010101010101010 (提取偶数位) x = (x&0x55555555)<<1 | (x&0xAAAAAAAA)>>1 // 步骤2: 交换相邻的2位组 // 0x33333333 = 00110011001100110011001100110011 (提取每4位中的右2位) // 0xCCCCCCCC = 11001100110011001100110011001100 (提取每4位中的左2位) x = (x&0x33333333)<<2 | (x&0xCCCCCCCC)>>2 // 步骤3: 交换相邻的4位组（半字节/nibble） // 0x0F0F0F0F = 00001111000011110000111100001111 (提取每8位中的低4位) // 0xF0F0F0F0 = 11110000111100001111000011110000 (提取每8位中的高4位) x = (x&0x0F0F0F0F)<<4 | (x&0xF0F0F0F0)>>4 // 步骤4: 交换相邻的8位组（字节） // 0x00FF00FF = 00000000111111110000000011111111 (提取每16位中的低8位) // 0xFF00FF00 = 11111111000000001111111100000000 (提取每16位中的高8位) x = (x&0x00FF00FF)<<8 | (x&0xFF00FF00)>>8 // 步骤5: 交换相邻的16位组（半字） // 0x0000FFFF = 00000000000000001111111111111111 (提取低16位) // 0xFFFF0000 = 11111111111111110000000000000000 (提取高16位) return (x&0x0000FFFF)<<16 | (x&0xFFFF0000)>>16 } func main() { // 测试用例 cases := []uint32{0x1, 0x100, 0x1000, 0x1000000, 0x10000000, 0x80000000, 0x89abcdef} for _, c := range cases { fmt.Printf("原始值: 0x%08x -> 反转后: 0x%08x\n", c, BitReverse32(c)) } }代码解析 BitReverse32 函数中的每一行代码都执行了一个特定阶段的位交换操作。
这有助于初始化会话，获取网站可能设置的任何初始 cookies 或令牌，从而避免后续请求被拒绝。
可以使用kubectl cp命令手动同步，或者使用像skaffold这样的工具自动同步。
优化方案：使用HTTP客户端获取图片内容 为了克服file_get_contents的局限性，推荐使用专业的HTTP客户端库来处理远程资源请求。
使用 pandas 分块读取大型 CSV 文件 当面对 GB 级别的 CSV 文件时，pandas 的 read_csv 支持 chunksize 参数，可以逐块读取数据。
只有在确实需要操作数据物理位置，或者进行一些通用性的数据切片时，我才会转向iloc。
对于大型数据集，apply 方法也可能因为循环迭代而导致性能问题。
$user_id = $_SESSION['flash_user_id'];: 将Flash Session变量的值赋给 $user_id 变量。
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