import pandas as pd import numpy as np # 假设我们有一个DataFrame data = { '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七', '孙八', '周九'], '年龄': [25, 30, 22, 35, 28, 40, 32], '城市': ['北京', '上海', '广州', '北京', '深圳', '上海', '杭州'], '收入': [8000, 12000, 7000, 15000, 10000, 18000, 9500], '是否在职': [True, True, False, True, True, True, False] } df = pd.DataFrame(data) print("原始DataFrame:") print(df) print("-" * 30) # 1. 基本布尔索引筛选：筛选年龄大于30的人 filtered_df_age = df[df['年龄'] > 30] print("筛选年龄大于30的人:") print(filtered_df_age) print("-" * 30) # 2. 使用loc进行筛选：筛选城市是北京且收入高于10000的人 # loc的强大之处在于可以同时指定行和列的标签 filtered_df_loc = df.loc[(df['城市'] == '北京') & (df['收入'] > 10000)] print("筛选城市是北京且收入高于10000的人 (使用loc):") print(filtered_df_loc) print("-" * 30) # 3. 使用query()方法：筛选年龄在25到35之间，且不在职的人 # query方法用字符串表达式，有时候写起来更直观 filtered_df_query = df.query('25 <= 年龄 <= 35 and not 是否在职') print("筛选年龄在25到35之间，且不在职的人 (使用query):") print(filtered_df_query) print("-" * 30) # 4. 使用isin()方法：筛选城市是北京或上海的人 filtered_df_isin = df[df['城市'].isin(['北京', '上海'])] print("筛选城市是北京或上海的人 (使用isin):") print(filtered_df_isin) print("-" * 30) # 5. 字符串方法筛选：筛选姓名包含“三”或“七”的人 # 注意这里需要访问.str属性 filtered_df_str = df[df['姓名'].str.contains('三|七')] print("筛选姓名包含“三”或“七”的人 (使用str.contains):") print(filtered_df_str) print("-" * 30) # 6. 筛选缺失值：如果DataFrame中有缺失值 df_with_nan = df.copy() df_with_nan.loc[0, '收入'] = np.nan df_with_nan.loc[2, '城市'] = np.nan print("包含缺失值的DataFrame:") print(df_with_nan) print("-" * 30) # 筛选收入不为空的行 filtered_not_null = df_with_nan[df_with_nan['收入'].notna()] print("筛选收入不为空的行:") print(filtered_not_null) print("-" * 30) # 筛选城市为空的行 filtered_null_city = df_with_nan[df_with_nan['城市'].isnull()] print("筛选城市为空的行:") print(filtered_null_city) print("-" * 30)如何用多条件组合筛选数据？
本文介绍了如何在 Go 语言中处理 HTML 表单中通过 multiple 属性上传的多个文件。
方法二：使用正则表达式 str.extract 进行精确提取 当日期字符串的格式变化较大，或者需要精确地提取特定模式的字符串时，正则表达式（Regex）结合Series.str.extract是更强大的工具。
合理的超时和重试不是越多越好，而是要在稳定性与响应速度之间找到平衡。
首先使用find方法定位子串位置，若找到则返回索引，否则返回npos；通过循环结合replace实现全局替换。
注意事项与最佳实践 避免在常规源文件前缀使用_或.： 如果你的Go源文件旨在被编译和使用，绝不应以_或.开头命名。
通过传递变量的地址，函数可以直接访问和修改原始内存位置的数据。
使用auto可以让代码更简洁清晰。
// 成功的类型断言 y = x.(int) // 运行时检查x中是否是int类型，如果是则取出int值赋给y fmt.Printf("x 断言为 int 成功，y = %d (类型: %T)\n", y, y) // 失败的类型断言（带panic） // z = x.(string) // 编译通过，但运行时会 panic: interface conversion: interface {} is int, not string // fmt.Printf("x 断言为 string 成功，z = %s (类型: %T)\n", z, z) // 失败的类型断言（带ok模式，避免panic） s, ok := x.(string) if ok { fmt.Printf("x 断言为 string 成功，s = %s (类型: %T)\n", s, s) } else { fmt.Printf("x 断言为 string 失败，s 的零值是 '%s' (类型: %T)\n", s, s) } x = "Hello" // 改变x的值为string类型 s, ok = x.(string) if ok { fmt.Printf("x 改变后断言为 string 成功，s = '%s' (类型: %T)\n", s, s) } else { fmt.Printf("x 改变后断言为 string 失败\n") } }输出：x 断言为 int 成功，y = 3 (类型: int) x 断言为 string 失败，s 的零值是 '' (类型: string) x 改变后断言为 string 成功，s = 'Hello' (类型: string) 总结与注意事项 int到rune的转换： 使用rune(i)进行直接的类型转换。
登录并推送镜像：docker login docker push your-registry/microservice:v1编写 Kubernetes 部署和服务配置 创建 deployment.yaml 文件来定义微服务的部署和暴露方式。
如果问题依然存在，请扩展排查范围。
你可以使用 Artisan::call() 方法来调用 Artisan 命令，并将其放入队列中。
例如，一个goroutine在M1上调用fmt.Println（内部会触发syscall.Write），Go运行时可能会将syscall.Write操作安排在M2上执行，或者在syscall.Write返回后，该goroutine不再回到M1，而是被调度到M3上继续执行。
提取标题和摘要： a["titleHtml"]提取文章标题，BeautifulSoup(a["leadData"]["textHtml"], "html.parser").text提取文章摘要，并使用Beautiful Soup去除HTML标签。
它的优势非常明显，尤其是对于那些不想为了JSON解析而写一大堆模板代码的开发者来说。
然后评估 money >= 80 and hungry == True，即 True and True，结果为 True。
例如，以下代码片段展示了如何定义一个 integration 装饰器，仅当 --integration 命令行标志存在时才运行被标记的集成测试：# common.py (Pytest 4.x 示例) import pytest integration = pytest.mark.skipif( not pytest.config.getoption('--integration', False), reason="需要 --integration 标志才能运行集成测试" ) # test_something.py from .common import integration @integration def test_my_integration_feature(): assert 1 == 1 @integration def test_another_integration_part(): assert 2 == 2然而，随着 Pytest 升级到 5.x+ 版本，pytest.config 对象被移除，上述代码将导致 AttributeError: module 'pytest' has no attribute 'config' 错误。
**如何使用 SDK Doctor：** 1. **安装 SDK Doctor：** 具体安装方式取决于您的操作系统和环境。
这样，在 main 函数中就可以通过命令名称从注册中心获取并执行相应的函数。
在示例中，我们将其存储为self.tk_image实例变量，确保了引用。
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