完整示例代码import random import pandas as pd import numpy as np # 定义数据行数 SIZE = 50_000 # 定义分类数据列表 BOROUGHS = ["Chelsea", "Kensington", "Westminster", "Pimlico", "Bank", "Holborn", "Camden", "Islington", "Angel", "Battersea", "Knightsbridge", "Bermondsey", "Newham"] # 设置NumPy随机种子以确保数值数据的可复现性 np.random.seed(1) # 创建DataFrame data3 = pd.DataFrame({ "Sq. feet": np.random.randint(low=75, high=325, size=SIZE), "Price": np.random.randint(low=200000, high=1250000, size=SIZE), "Borough": [random.choice(BOROUGHS) for _ in range(SIZE)] # 使用列表推导式生成分类数据 }) # 将DataFrame保存为CSV文件 # index=False 避免将DataFrame的索引写入CSV文件 data3.to_csv("realestate.csv", index=False) # 打印DataFrame的前几行以验证 print(data3.head())预期输出示例 Sq. feet Price Borough 0 112 345382 Pimlico 1 310 901500 Battersea 2 215 661033 Holborn 3 147 1038431 Westminster 4 212 296497 Holborn可以看到，“Borough”列现在包含了预期的文本值，并且每行都是随机选择的。
?（后续绑定）：代表新预约的 startDateInput 和 endDateInput。
在main函数中，Template实例复用Build()流程，依次调用不同构建器的具体方法，输出对应结果。
使用缓冲I/O：bufio提升小块读写效率 频繁的小数据量读写会带来大量系统调用，影响性能。
使用反射解析配置的基本思路 核心目标是：读取配置源（如JSON、YAML、环境变量等），根据结构体字段的标签（tag）找到对应配置项，并通过反射设置字段值。
这一点是操作系统本身的特性，而不是Python方法导致的差异。
defer f.Close(): 使用 defer 确保文件句柄在 main 函数退出前被正确关闭，释放系统资源。
或者，可以有一个通用的工厂结构体，里面包含一个 NewProduct 方法，这个方法通过传入一个 factoryType 来决定创建哪个具体的工厂实例，然后由具体的工厂实例去创建产品。
模型应专注于数据处理，避免输出HTML或处理请求，保持职责单一，提升代码可维护性。
使用 std::filesystem（推荐，C++17） 从C++17开始，std::filesystem提供了便捷的文件操作接口，判断文件是否存在非常直观。
如果用户关闭浏览器或离开页面，所有历史数据将丢失。
后来才发现filepath.Join才是王道。
解决方案 Pandas 的 groupby() 函数允许你根据一个或多个列的值对 DataFrame 进行分组。
通过这对机制，一个线程可以将结果传递给另一个线程，而不需要显式地使用锁或共享变量。
// 示例：只分割一次 parts := strings.SplitN("apple,banana,cherry,date", ",", 2) fmt.Printf("SplitN 示例 (n=2): %v\n", parts) // 输出: [apple banana,cherry,date] strings.Fields(s string)： 对于按空白字符（空格、制表符、换行符等）分割字符串的常见需求，strings.Fields函数更为方便。
re.split(pattern, s): 使用正则表达式 pattern 分割字符串 s。
从上述规则可以看出，如果一个接口定义的方法要求使用指针接收者（例如func (t *T) SomeMethod()），那么只有*T类型（即T的指针）才能满足该接口。
水仙花数（Narcissistic number）也叫阿姆斯特朗数，是指一个 3 位数，它的每个位上的数字的 3 次幂之和等于它本身。
本文旨在帮助开发者修复 Python 文本冒险游戏中获胜条件无法触发的问题，并指导如何添加失败条件。
日常使用推荐isdigit()配合范围for循环，简单又可靠。

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