import pandas as pd # 假设df是您的原始DataFrame # df = pd.read_sql("SELECT Time, QuantityMeasured, Value FROM your_table", your_connection) data = { 'Time': ['t1', 't1', 't1', 't1', 't1', 'tn', 'tn', 'tn', 'tn', 'tn'], 'QuantityMeasured': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'A', 'C', 'E', 'B', 'D'], 'Value': [7, 2, 8, 9, 5, 5, 3, 4, 5, 1] } df = pd.DataFrame(data) pivot_df = df.pivot(index='Time', columns='QuantityMeasured', values='Value') print("原始pivot结果：") print(pivot_df) # 提取目标列表 list_of_time = pivot_df.index.tolist() list_of_A = pivot_df['A'].tolist() list_of_B = pivot_df['B'].tolist() list_of_C = pivot_df['C'].tolist() list_of_D = pivot_df['D'].tolist() print("\n提取的列表示例：") print(f"Time: {list_of_time}") print(f"A: {list_of_A}")这种方法虽然直观，但在处理包含大量不必要QuantityMeasured类别的数据时，可能会因为生成一个非常宽的中间DataFrame而效率不高。
本文深入探讨Go语言中可变参数（variadic functions）的正确使用与转发机制，特别是在封装如fmt.Sprintf这类函数时，如何避免将整个参数切片作为单一参数传递的常见错误。
本文详细介绍了在Flask应用中启用调试模式的两种主要方法：通过配置环境变量（FLASK_APP和FLASK_DEBUG）配合flask run命令运行，以及直接在Python代码中使用app.run(debug=True)启动应用。
通常，我们期望每个元素都能独立地被赋予新值。
无论是简单的数字信号输入输出，还是更复杂的时序控制，该库都能提供坚实的基础。
它将 scriptFiles.Path 的值赋给变量 $p。
递归调用: 如果满足条件，将当前值添加到结果数组 $result[] = $value;，并递归调用 getAllValuesByKey($value, $array, $result);，以查找与该值关联的其他值。
每次调用 counter.increment() 时，都会创建一个新的 Counter 结构体副本，并在该副本上执行 self.count++ 操作。
示例：使用token bucket算法配合golang.org/x/time/rate包实现简单限流： package main import ( "context" "google.golang.org/grpc" "google.golang.org/grpc/codes" "google.golang.org/grpc/status" "golang.org/x/time/rate" ) var limiter = rate.NewLimiter(1, 5) // 每秒允许1个请求，最多积压5个 func rateLimitInterceptor(ctx context.Context, req interface{}, info *grpc.UnaryServerInfo, handler grpc.UnaryHandler) error { if !limiter.Allow() { return status.Errorf(codes.ResourceExhausted, "请求过于频繁，请稍后再试") } return handler(ctx, req) } // 启动gRPC服务器时注册拦截器 server := grpc.NewServer(grpc.UnaryInterceptor(rateLimitInterceptor)) 基于客户端IP或用户维度限流 如果需要对不同客户端分别限流，可以提取元信息（如IP或Token），为每个标识创建独立的限流器。
推荐使用范围for循环结合结构化绑定遍历std::map，代码简洁高效；C++11可用const auto&避免复制，C++17支持[key, value]形式直接解构键值对；也可用迭代器精确控制遍历方向，或配合std::for_each与lambda实现函数式风格；遍历时需注意避免非法增删元素。
最后，沿着批次维度对所有结果进行求和。
然而，请务必注意安全风险，并选择适合你的环境的最佳解决方案。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 例如： print(int) 可能被修饰为 _Z5printi print(double) 可能被修饰为 _Z5printd print(int, int) 可能被修饰为 _Z5printii 这种修饰规则由编译器决定，不同编译器可能不同。
std::string result; result.reserve(1000 * 5); // 预估最终长度 for (int i = 0; i < 1000; ++i) { result += std::to_string(i); // 效率高很多 }3. std::stringstream的性能考量 std::stringstream在易用性和类型安全性上表现出色，但它通常比直接的std::string操作有更高的性能开销。
零成本抽象：生成的代码通常与手写代码效率一致，没有额外运行时负担。
C++20引入了std::counting_semaphore和std::binary_semaphore，推荐用于线程同步；早期版本可通过POSIX信号量（Linux）或互斥锁与条件变量模拟实现，适用于资源访问控制、生产者-消费者模型等场景。
比如你可以创建 GitHubClient 类，注入 IHttpClientFactory 并在构造函数中获取专用客户端，所有相关请求都由这个类处理。
这些 ID 值代表了用户选择的具体语言选项。
使用SplFileObject： SplFileObject 是PHP提供的一个面向对象的文件处理类，它提供了更丰富的功能，包括随机访问文件行。
这样可以确保数据的一致性。

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