示例代码：import pandas as pd import numpy as np # 创建一个不带时间组件的示例DataFrame (每日数据) rng_daily = pd.date_range('2000-03-19', periods=10) df_daily = pd.DataFrame({'close': range(10)}, index=rng_daily) print("原始DataFrame (每日数据):") print(df_daily) print("-" * 30) # 使用 Series.where() 精确匹配 '2000-03-20 00:00:00' df_daily['event'] = df_daily['close'].where( df_daily.index == pd.Timestamp('2000-03-20 00:00:00') ) print("\n使用 Series.where() 精确匹配 '2000-03-20' 的 'event' 列:") print(df_daily)输出：原始DataFrame (每日数据): close 2000-03-19 0 2000-03-20 1 2000-03-21 2 2000-03-22 3 2000-03-23 4 2000-03-24 5 2000-03-25 6 2000-03-26 7 2000-03-27 8 2000-03-28 9 ------------------------------ 使用 Series.where() 精确匹配 '2000-03-20' 的 'event' 列: close event 2000-03-19 0 NaN 2000-03-20 1 1.0 2000-03-21 2 NaN 2000-03-22 3 NaN 2000-03-23 4 NaN 2000-03-24 5 NaN 2000-03-25 6 NaN 2000-03-26 7 NaN 2000-03-27 8 NaN 2000-03-28 9 NaN2. 使用部分字符串索引 (Partial String Indexing) Pandas的DatetimeIndex支持强大的部分字符串索引功能。
(?:/(.*))? 是一个非捕获组 (?:...)，它整体是可选的 ?。
关键是在理解业务数据分布的基础上，选择合适的技术平衡性能与资源消耗。
# 创建图和轴对象 fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 8)) # 为每个分组创建一个位置数组 r = np.arange(len(merged_df)) height = 0.4 # 条形图的高度 # 绘制均值水平条形图 ax.barh(r - height/2, merged_df["cnt_mean"], height=height, label='平均值', color='skyblue') # 绘制总和水平条形图，稍微偏移以便并排显示 ax.barh(r + height/2, merged_df["cnt_sum"], height=height, label='总和', color='lightcoral') # 设置Y轴刻度标签 # 将yr, season, weathersit组合成一个字符串作为标签 ax.set_yticks(r) ax.set_yticklabels([f'{row.yr}, S{row.season}, W{row.weathersit}' for _, row in merged_df.iterrows()]) # 添加图例和轴标签 ax.legend() ax.set_xlabel('计数') ax.set_ylabel('年份, 季节, 天气状况') ax.set_title('不同天气状况下共享单车计数（平均值与总和）') plt.tight_layout() # 自动调整布局，防止标签重叠 plt.show()注意事项与最佳实践 索引处理：reset_index() 是将多级索引转换为列的关键一步，它使得 pd.merge() 能够正确地识别合并键，并简化后续的绘图操作。
last_lines = lines[-N:]: 这一步是关键。
安装方法： 从GitHub下载或通过包管理器安装： 下载地址：https://www.php.cn/link/b82e68e6366d4177332acdf3fa4d1e3a 只需将单个头文件 json.hpp 包含到项目中即可使用。
阿里云-虚拟数字人 阿里云-虚拟数字人是什么？
<br/>"; } else if (!is_numeric(substr($dni, 0, 8))) { echo "DNI incorrecto: 前8位必须是数字。
例如，打开文件后不需要手动调用 close()，系统会自动处理。
在C++中，const关键字是一个非常重要的修饰符，它用于声明不可变的变量、函数参数、成员函数和指针等。
以下是几种常用语言中的详细操作方法。
例如，uploads/2023/10/26/user123/。
unsafe 包：绕过类型系统（不推荐，破坏安全性）。
这保持了 API 的简洁性，同时也满足了实际开发中的各种查询场景。
如果被定义为(void*)0，虽然在某些情况下能更好地表示指针，但(void*)指针不能直接解引用，也不能直接进行算术运算，在使用上仍有局限性。
主要角色： 自动化内存释放： 这是最核心的功能。
具体来说，我们可以使用strconv.formatint函数。
它确保匹配不会发生在当前位置之后紧跟着 τι，并且这个 τι 前面紧跟着 ό, 的情况下。
实现思路： 如此AI员工 国内首个全链路营销获客AI Agent 19 查看详情 打开并读取/proc/stat文件 解析第一行"cpu"的数据，提取user、nice、system、idle等字段 计算两次采样之间的总时间和空闲时间变化 使用相同公式计算CPU使用率 示例代码片段： #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> #include <vector> #include <unistd.h> <p>double GetCPUPercentage() { std::ifstream file("/proc/stat"); std::string line; std::getline(file, line);</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>std::istringstream iss(line); std::string cpu; ULONGLONG user, nice, system, idle, iowait, irq, softirq; iss >> cpu >> user >> nice >> system >> idle >> iowait >> irq >> softirq; ULONGLONG total = user + nice + system + idle + iowait + irq + softirq; ULONGLONG idleTotal = idle + iowait; static ULONGLONG lastTotal = 0, lastIdle = 0; double usage = 0.0; if (lastTotal != 0) { ULONGLONG totalDiff = total - lastTotal; ULONGLONG idleDiff = idleTotal - lastIdle; usage = 100.0 * (totalDiff - idleDiff) / totalDiff; } lastTotal = total; lastIdle = idleTotal; return usage;} 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 注意事项与优化建议 首次调用时无法计算使用率，应返回0或缓存初始值 建议间隔1秒以上采样，太短会导致数据波动大 多核CPU可解析/proc/stat中cpu0、cpu1等行获取单核使用率 Windows下需注意权限问题，部分服务环境可能受限 生产环境中建议封装成类，避免全局变量污染 基本上就这些。
钩子优先级： add_action和add_filter函数的第三个参数是优先级。

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