$value 在这次循环中会是 array('status' => 'success') 或 array('status' => 'failed')。
# 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。
在这种情况下，传递切片（它是一个小的引用类型）通常更高效。
没有它，再好的设计也会随着时间变得难以理解和使用。
通过构建一个能够识别所有替换项并正确处理其优先级的正则表达式，我们可以避免str_replace带来的困扰。
局部作用域：函数内的变量 在函数内部声明的变量具有局部作用域，只能在该函数内被访问。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 腾讯元宝 腾讯混元平台推出的AI助手 223 查看详情 短语法（空合并结合三元） PHP 7+ 支持更简洁的写法，尤其适合判断变量是否存在： echo $user['name'] ?? '匿名用户'; 虽然这不是传统三元，但常与三元结合使用： echo ($user['age'] ?? 0) >= 18 ? '可投票' : '不可投票'; 基本上就这些。
标准库中常见模式：小类型（int、string、error）多用值；结构体常使用指针。
在实际生产代码中，应谨慎使用time.Sleep作为同步机制，因为它通常会导致效率低下和资源浪费。
它让C++在没有垃圾回收机制的情况下，依然能实现高效且安全的资源管理。
明确列出所需字段，如：SELECT u.name, o.order_id FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id 尤其在多表连接时，过多字段会增加临时表大小和内存消耗 优化JOIN顺序与类型 MySQL通常会自动优化表的连接顺序，但在某些情况下手动调整能带来性能提升。
添加与修改元素 通过指定 key 来设置或更新 value： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； m := make(map[string]int) m["age"] = 25 m["age"] = 30 // 修改已有key的值 同一个语法用于新增和更新，Go会自动判断key是否存在。
如果匹配成功，preg_match() 函数返回 1，否则返回 0。
客户端的重试逻辑：当遇到某些瞬时错误（如网络抖动、服务暂时不可用）时，自动进行重试。
核心解决方案：继承与封装 解决这一问题的优雅方式是利用Python的继承机制，创建一种专门的属性类型。
多个模板与复用 你可以使用 template.ParseGlob 加载多个模板，或者通过 define 和 template 指令实现模板复用。
自动转义机制 html/template 会根据输出所处的 HTML 上下文（如文本、属性、JavaScript、URL 等）自动应用相应的转义规则。
这涉及到几个关键的内存管理问题： 1. 可执行内存的分配与标记 为了让JIT生成的代码能够运行，其所在的内存区域必须被标记为可执行。
缓冲区大小： BUFFER_SIZE（如4096字节）的选择会影响传输效率。
Pandas 在读取 CSV 文件时，如果检测到某一列存在非数值数据，会将整列的数据类型识别为 object (字符串类型)，这会给后续的数值计算带来麻烦。

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