实现步骤# 示例数据：3行10列，每6列为一组，但10不是6的倍数 np.random.seed(123) df_uneven = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(3, 10))) print("\n原始DataFrame (列数非倍数):") print(df_uneven) total_columns_uneven = len(df_uneven.columns) print(f"原始DataFrame总列数: {total_columns_uneven}") print(f"总列数 % {target_cols_per_group} = {total_columns_uneven % target_cols_per_group}") # 为列创建多级索引 # level0_index: 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1 (表示第几组) # level1_index: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3 (表示组内第几列) a = np.arange(total_columns_uneven) multi_index_level0 = a // target_cols_per_group # 组索引 multi_index_level1 = a % target_cols_per_group # 组内列索引 # 设置多级列索引 df_multi_indexed = df_uneven.set_axis([multi_index_level1, multi_index_level0], axis=1) print("\n设置多级索引后的DataFrame:") print(df_multi_indexed) # 堆叠数据 # stack()默认会堆叠最内层的列索引（即multi_index_level1） df_stacked = df_multi_indexed.stack() print("\n堆叠后的DataFrame:") print(df_stacked) # 重命名列并重置索引 df_target_pandas = df_stacked.set_axis(new_columns, axis=1).reset_index(drop=True) print("\n使用Pandas MultiIndex和stack重塑后的DataFrame:") print(df_target_pandas)输出：原始DataFrame (列数非倍数): 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 2 2 6 1 3 9 6 1 0 1 1 9 0 0 9 3 4 0 0 4 1 2 7 3 2 4 7 2 4 8 0 7 设置多级索引后的DataFrame: 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 2 2 6 1 3 9 6 1 0 1 1 9 0 0 9 3 4 0 0 4 1 2 7 3 2 4 7 2 4 8 0 7 堆叠后的DataFrame: 0 1 2 3 4 5 0 0 2 2 6 1 3 9 1 6 1 0 1 9 0 1 0 0 9 3 4 0 0 1 4 1 7 3 2 4 2 0 7 3 2 4 7 2 1 4 8 0 7 NaN NaN 使用Pandas MultiIndex和stack重塑后的DataFrame: GroupA GroupB GroupC GroupD GroupE GroupF 0 2 2 6 1 3.0 9.0 1 6 1 0 1 9.0 0.0 2 0 9 3 4 0.0 0.0 3 4 1 7 3 2.0 4.0 4 7 3 2 4 7.0 2.0 5 4 8 0 7 NaN NaN注意事项 当原始列数不是目标组大小的倍数时，stack()操作会在不足的列位置自动填充NaN。
可以使用 file 命令进行检查，例如 file hello.go，其输出应明确指出 UTF-8 Unicode text。
") } fmt.Println("\n------------------------------------\n") // --- 模式三：并发处理项目并收集错误 --- // 适用于需要并行加速，同时又不希望单个错误中断整个批次的情况 fmt.Println("--- 模式三：并发处理项目并收集错误 ---") var ( mu sync.Mutex // 保护 allConcurrentErrors 共享资源 wg sync.WaitGroup allConcurrentErrors []error ) for _, item := range items { wg.Add(1) // 为每个goroutine增加计数 go func(id int) { defer wg.Done() // goroutine 完成时减少计数 if err := processItem(id); err != nil { mu.Lock() // 访问共享错误列表前加锁 allConcurrentErrors = append(allConcurrentErrors, fmt.Errorf("并发处理项目 %d 失败: %w", id, err)) mu.Unlock() // 访问完成后解锁 } }(item) // 将 item 作为参数传递，避免闭包问题 } wg.Wait() // 等待所有goroutine完成 if len(allConcurrentErrors) > 0 { fmt.Println("以下并发处理的项目失败并收集了错误:") for _, err := range allConcurrentErrors { fmt.Println("-", err) } } else { fmt.Println("所有项目均成功并发处理。
• 冗长繁琐：每个头文件都要写三行代码。
例如通过配置定义成年年龄： $config = ['adult_age' => 18]; function getUserStatus($age, $config) {     return $age >= $config['adult_age'] ? 'adult' : 'minor'; } 这种设计便于在不同环境或地区使用不同标准，也更适合单元测试。
第一段引用上面的摘要： 本文旨在深入解析Python中字符串拼接操作符+=的性能表现。
强大的语音识别、AR翻译功能。
比如“$i++ // i加1”这类同义重复毫无价值。
不复杂但容易忽略细节，比如唯一索引、登录验证和前后端状态同步。
""" characters = string.ascii_letters + string.digits # 包含大小写字母和数字 (共62种字符) return ''.join(secrets.choice(characters) for _ in range(6)) # 示例用法 # print(generate_random_6_char_id()) # 示例输出: 'QkABL0'优点： 加密安全： 使用 secrets 模块保证了随机性的高质量，适用于安全敏感的场景。
这种方法不仅解决了传统事件监听的局限性，还提供了一种健壮且高效的解决方案，极大地提升了用户在进行价格或范围筛选时的交互体验。
在C++中拼接两个字符串有多种方法，常用的方式取决于你使用的是 std::string 还是 C 风格的字符数组（char[]）。
本文将深入探讨这个问题，并提供一些优化策略，帮助您缩短求解时间。
这样做的好处是避免了不必要的内存开销，特别是当结构体包含大量数据时。
然后启动一个goroutine，向通道 ch 发送数据 10。
如何在方法中使用接收者 在 setAlive 方法中，shape 变量代表调用该方法的 Shape 结构体的实例。
它通常会从主题那里获取最新的状态并进行相应的处理。
合理使用锁和同步机制可提升Golang高并发性能。
根据实际需求选择合适的数据结构即可。
这个index列在后续的groupby操作中用于将数据聚合回原始df2的行级别。

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