它允许我们在一个错误中“包裹”另一个错误，形成一个错误链，既能添加当前层级的上下文信息，又能保留原始错误的细节。
") finally: # 切换回原始工作目录并清理临时文件 os.chdir(original_cwd) import shutil shutil.rmtree(temp_dir)输出结果 执行上述代码后，您将得到一个合并后的DataFrame，其中包含原始数据以及一个名为 product_code 的新列，该列存储了每条记录对应的源文件名：shape: (6, 3) ┌────────────┬───────┬────────────────────┐ │ data ┆ value ┆ product_code │ │ --- ┆ --- ┆ --- │ │ str ┆ i64 ┆ str │ ╞════════════╪═══════╪════════════════════╡ │ 2000-01-01 ┆ 1 ┆ data_product_1.csv │ │ 2000-01-02 ┆ 2 ┆ data_product_1.csv │ │ 2000-01-01 ┆ 3 ┆ data_product_2.csv │ │ 2000-01-02 ┆ 4 ┆ data_product_2.csv │ │ 2000-01-01 ┆ 4 ┆ data_product_3.csv │ │ 2000-01-02 ┆ 5 ┆ data_product_3.csv │ └────────────┴───────┴────────────────────┘如果您需要从 product_code 列中提取更精简的产品名称（例如，将 data_product_1.csv 转换为 product_1），可以在 with_columns 之后或 collect() 之后进一步使用字符串操作，例如 df.with_columns(pl.col("product_code").str.extract(r"product_(\d+).csv").alias("product_id"))。
确认系统是否已安装SSH服务 大多数Linux发行版默认已安装OpenSSH服务，可通过以下命令检查： sudo systemctl status ssh # 或者某些系统使用： sudo systemctl status sshd 如果提示“active (running)”，说明SSH服务已在运行，可直接跳到配置部分。
在C++中删除vector中的元素看似简单，但如果不注意方法，容易引发迭代器失效、越界访问等问题。
例如，将hello_test.go重命名为hello.go、main.go或myprogram.go。
商汤商量 商汤科技研发的AI对话工具，商量商量，都能解决。
Kubernetes 中的 ClusterIP 服务类型是默认的服务暴露方式，它会为服务分配一个集群内部的虚拟 IP 地址，只能在集群内部访问。
该函数将利用PHP内置的 array_column 和 array_search 函数来简化查找过程。
如果 order_id 字段包含多个值，应该将其拆分成单独的行，创建一个新的表，将 order_id 与其他相关信息关联起来。
总的来说，我们提供的内容越“纯粹”、越“语义化”，就越容易被各种RSS阅读器以它们自己的响应式逻辑来处理。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 实现步骤与示例 要让Golang的HTTP客户端自动处理带有Cookie的重定向，主要步骤如下： 降重鸟 要想效果好，就用降重鸟。
返回分区列表: 函数返回一个包含所有分区值的列表。
... 2 查看详情 system("pause"); —— Windows 下暂停程序，等待用户按键（常用于控制台程序） system("cls"); —— 清屏，Windows 系统清屏命令 system("clear"); —— Linux/Unix/Mac 系统清屏命令 system("dir"); —— Windows 下列出当前目录文件 system("ls -l"); —— Linux 下列出详细目录信息 system("notepad"); —— Windows 下打开记事本 system("mkdir new_folder"); —— 创建新目录 跨平台使用注意事项 system 函数执行的是操作系统的命令，因此命令本身不具备跨平台性。
在C++中将整数转换为十六进制字符串有多种方法，最常用且高效的方式包括使用 std::stringstream、std::format（C++20）、sprintf 和 std::to_chars（C++17）。
遵循 Laravel 约定： 与框架的预期行为保持一致，有助于团队成员理解代码。
装饰器模式通过组合代替继承，让功能扩展更灵活，C++ 中实现清晰且易于维护。
df_full = pd.DataFrame({'Color': ['Red', 'Green', 'Blue'], 'Size': ['S', 'M', 'L'], 'Price': [10, 20, 30]}) df_encoded_specific = pd.get_dummies(df_full, columns=['Color', 'Size'], dtype=int) print("\n对特定列进行编码并输出整数0和1:") print(df_encoded_specific)这样只会对 Color 和 Size 列进行编码，而 Price 列保持不变。
更关键的是，XML与XML Schema或DTD结合使用时，能够对数据进行严格的结构验证。
但这也带来风险：如果新库引入不兼容变更，可能导致程序崩溃——即“DLL Hell”问题。
如果所有其他case都未准备就绪，default分支会立即执行。

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