因子5来源于 5 和 10 (即 2*5)。
选择哪种for循环取决于具体需求：简单遍历用范围for，需要索引用传统for，复杂控制用迭代器。
它们允许你在表单数据和底层对象数据之间进行双向转换。
import pandas as pd from datetime import datetime from dateutil.parser import parse import numpy as np class Plate: def __init__(self, well_ranges, date=None): self.well_ranges = well_ranges self.A1 = ['A1', 'A2'] self.B1_second = ['B1', 'B2'] if date is not None: if isinstance(date, str): self.date = [parse(date).date()] # 将 parse(date).date 返回值放到列表中 elif isinstance(date, list) or isinstance(date, tuple): if all((isinstance(item, str) or isinstance(item, datetime)) for item in date): self.date = [parse(item).date() for item in date] # 调用 .date() 方法 else: raise TypeError("The data type of the elements in the date list/tuple must be datetime or strings.") elif isinstance(date, datetime): self.date = [date.date()] # 将 date.date 返回值放到列表中 else: raise TypeError("The data type of parameter date must be datetime.date, string (containing date) or list/tuple (of dates/strings).") def __dict__(self): return {'A1': self.A1, 'B1_second': self.B1_second} def get_sample_info(well, plate): for sample_type, well_list in plate.__dict__().items(): if well in well_list and sample_type.replace("_second", "") in plate.well_ranges: initial_measurement = True if "_second" not in sample_type else False sample_type = sample_type.replace("_second", "") index = well_list.index(well) + 1 return sample_type, int(index), initial_measurement return None, np.nan, None # 创建示例 DataFrame data = {'Record Date': [datetime(2023, 12, 1, 17, 16, 0), datetime(2023, 12, 6, 10, 0, 0), datetime(2023, 12, 1, 12, 0, 0)], 'Well Name': ['A1', 'B1', 'C1']} df = pd.DataFrame(data) # 创建 Plate 对象 plate = Plate(well_ranges=['A1', 'B1'], date=[datetime(2023, 12, 1), datetime(2023, 12, 6)]) # 使用 isin 方法进行日期筛选 if hasattr(plate, "date"): condition = df["Record Date"].dt.date.isin(plate.date) else: condition = df["Well Name"] != None # True for available data df.loc[condition, ["sample_type", "index", "initial_measurement"]] = df.loc[condition, "Well Name"].astype(str).apply(lambda well: get_sample_info(well, plate)).tolist() # Change the data types of the new columns df["sample_type"] = df["sample_type"].astype(str) df["index"] = pd.to_numeric(df["index"], errors='coerce').astype(pd.Int64Dtype()) df["initial_measurement"] = df["initial_measurement"].astype(bool) print(df)注意事项 确保 Pandas 版本是最新的，以便使用最新的功能和修复的 bug。
添加 in_array 判断，避免重复值。
直接除以0会导致运行时错误。
Storage::disk('your_disk')->path($relativePath) 是获取文件绝对路径的最可靠方法，避免硬编码路径。
如果解码失败，json_decode() 会返回 null。
假设我们有日期和对应的坐标数据。
这是API的核心业务逻辑。
特点： 作用域决定： 函数的查找和调用路径主要取决于其定义所在的作用域。
使用PHP递归函数计算目录大小 是一个常见的需求，特别是在开发文件管理系统或需要监控磁盘使用情况时。
#include <iostream> #include <filesystem> int main() {     try {         std::filesystem::rename("oldfile.txt", "newfile.txt");         std::cout << "重命名成功！
这意味着，即使对象之间形成了复杂的循环引用结构，只要这些结构整体上不再被任何GC根引用，它们就会被GC回收。
指针转换示例： Base* ptr = new Derived(); Derived* d_ptr = dynamic_cast<Derived*>(ptr); if (d_ptr) {     std::cout << "转换成功\n"; } else {     std::cout << "转换失败\n"; } 引用转换需捕获异常： try {     Base& ref = *ptr;     Derived& d_ref = dynamic_cast<Derived&>(ref); } catch (const std::bad_cast& e) {     std::cout << "bad_cast: " << e.what() << "\n"; } 注意事项与性能考量 RTTI依赖虚函数表中的额外信息，因此只对具有虚函数的类有效。
使用 isalpha() 判断单个字符是否为字母 isalpha(int c) 函数用于判断一个字符是否为英文字母（A-Z 或 a-z）。
json.loads()：将JSON格式的字符串反序列化为Python对象。
28 查看详情 但文件实际以 GBK 编码保存 解决建议： 统一使用 UTF-8 编码保存文件 确认编辑器保存时的编码选项 服务器返回时设置正确的 Content-Type 字符集 4. 根元素缺失或多根 一个合法的 XML 文档必须有且仅有一个根元素。
4. 安装锁定文件中的所有依赖 最后，使用生成的requirements.frozen.txt文件来安装所有依赖：pip install -r requirements.frozen.txt这样，你的Python环境就会被配置成一个稳定且所有包都相互兼容的状态。
4. 调试与发布版本分离日志逻辑 可以通过预处理器宏控制日志是否启用，避免发布版本包含调试输出。

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