这表示标签是原始的连续数值，而不是分类编码（如"categorical"或"binary"）。
字典过滤方法详解 假设我们有以下字典 dct：dct={'48689': 'FINNIFTY02JAN24C20900', '46624': 'FINNIFTY09JAN24P20900', '40811': 'NIFTY14DEC23C20750', '40812': 'NIFTY14DEC23P20750', '40813': 'NIFTY14DEC23C20800', '40814': 'NIFTY14DEC23P20800', '40817': 'NIFTY14DEC23C20850', '40818': 'NIFTY14DEC23P20850', '40828': 'NIFTY14DEC23C20900', '40832': 'NIFTY14DEC23P20900', '40834': 'NIFTY14DEC23C20950', '40839': 'NIFTY14DEC23P20950'}我们的目标是创建两个新的字典 dict_C 和 dict_P，其中： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； dict_C 包含 dct 中所有值包含 "23C1"、"23C2"、"24C2" 或 "24C1" 的键值对。
下面介绍如何正确接收并安全处理来自HTML表单的数据。
避免在索引字段上使用函数或表达式，例如 WHERE YEAR(created_at) = 2024，应改为范围查询 WHERE created_at BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'。
净化用户输入：永远不要直接使用用户提供的路径。
例如，限制特定角色访问： // 中间件方法 public function handle(Request $request, Closure $next, $role) { if ($request->user()->role !== $role) { return response()->json(['error' => 'Forbidden'], 403); } return $next($request); } 路由中使用： ->middleware('role:admin') 总结 自定义中间件流程清晰：创建类、实现handle方法、注册到Kernel、在路由或全局中启用。
验证与授权： Livewire组件能够直接利用Laravel的验证规则和授权门，简化了数据验证和权限控制。
如果未自动添加，或者您选择手动安装，则需要手动配置。
import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例DataFrame data = {'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'New York', 'London'], 'Temperature': [25, 20, 22, 26, 19], 'Weather': ['Sunny', 'Cloudy', 'Rainy', 'Sunny', 'Cloudy']} df = pd.DataFrame(data) print("原始DataFrame:") print(df) print("\n----------------------------------\n") # 1. 不指定dtype参数（默认行为） df_default_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['City', 'Weather']) print("使用默认dtype参数的独热编码结果:") print(df_default_dummies) print("\n新生成列的数据类型:") print(df_default_dummies[['City_New York', 'City_London', 'Weather_Sunny']].dtypes) print("\n----------------------------------\n") # 2. 指定dtype=int参数 df_int_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['City', 'Weather'], dtype=int) print("使用dtype=int参数的独热编码结果:") print(df_int_dummies) print("\n新生成列的数据类型:") print(df_int_dummies[['City_New York', 'City_London', 'Weather_Sunny']].dtypes) print("\n----------------------------------\n") # 3. 指定dtype=np.int8参数（内存优化） df_int8_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['City', 'Weather'], dtype=np.int8) print("使用dtype=np.int8参数的独热编码结果:") print(df_int8_dummies) print("\n新生成列的数据类型:") print(df_int8_dummies[['City_New York', 'City_London', 'Weather_Sunny']].dtypes)输出分析： 默认 dtype： 结果列 City_New York、City_London 等将显示 True 和 False，且其 dtype 将为 bool。
Go语言以其简洁高效的设计理念，在函数返回值方面提供了一个非常实用的特性：支持返回多个值。
前向兼容的解析器： 你的XML解析代码应该足够健壮，能够容忍未知元素和属性。
资源管理：对于os.Stdin，通常不需要显式关闭，因为它是一个全局资源。
# 这样就实现了移除parent层级，并将其子级提升到grand_parent层级。
设置最大缓存条数，满时可丢弃或阻塞（根据场景选择）。
1. 包含头文件和命名空间 开始前需要引入必要的头文件： #include <fstream> #include <iostream> #include <string> using namespace std; 2. 写入txt文件（ofstream） 使用 ofstream 向文件写入内容。
使用高效的I/O多路复用机制 传统阻塞式I/O在大量连接下会消耗大量线程资源，难以扩展。
常见应用场景包括： 重载输入输出运算符（如operator<<和operator>>），因为这些函数左操作数是流对象，不能作为成员函数。
预热与冷却窗口： 设置扩容前置缓冲（如提前 5 分钟预测高峰）和缩容冷却期（如扩容后 10 分钟内不缩容），避免频繁震荡。
基本上就这些。
但当数据量达到数十万甚至数百万行时，矢量化操作的优势会非常显著。

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