08 2024 档案
摘要：在Django中，try...except 语句通常用于捕获和处理可能在代码执行过程中发生的异常。这有助于防止程序因未处理的错误而崩溃，并允许开发者优雅地处理错误场景。以下是一些常见的用法示例： 1. 数据库操作中的异常处理 在进行数据库操作时，可能会遇到如数据不存在、唯一性约束违反等问题。try.
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摘要：矢量化操作是 Pandas 的一个强大特性，它允许你对整个 DataFrame 或 Series 进行操作，而不需要显式地写出循环。矢量化操作利用底层的 C 语言实现和优化，使得它在处理大数据集时比循环效率更高。 使用矢量化操作替代 iterrows() 的示例 假设你有以下 DataFrame d
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摘要：df.iterrows() 是 Pandas 中的一个方法，用于在遍历 DataFrame 时，逐行返回每一行的索引和数据。它生成一个迭代器，每次迭代时返回一个 (index, Series) 对，index 是行索引，Series 是该行的数据。 详细解释 df.iterrows(): 这个方法遍
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摘要：df['料品分类'].apply(format_value) 是一个 Pandas 操作，用于对 DataFrame 中的 '料品分类' 列的每个值应用一个名为 format_value 的函数，并将处理后的结果返回给这一列。 分解解释 df['料品分类']: 这部分代码选择 DataFrame d
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摘要：str(int(value)).zfill(3) 是一个 Python 表达式，主要用于将数字转换为字符串并在字符串前面补零，确保字符串的长度至少为3个字符。 分解解释 int(value): 这个部分首先将 value 转换为整数。这假定 value 是一个可以被解释为整数的数值（如 '42' 或
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摘要：pd.notna(value) 是 Pandas 中的一个函数，用于检查给定的值是否不是“空值”或“缺失值”。具体来说，它返回 True 如果 value 不是 NaN（即非空值），否则返回 False。这个函数通常用于数据清理和处理，帮助你识别数据中的有效值。 示例解释 假设你有一些数据，其中某些
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