这些函数在日常开发中非常常用，比如截取、查找、替换、分割、合并等操作。
([^|]+): 匹配除了 "|" 之外的一个或多个字符，并将其捕获到第二个分组中（symbol）。
结合CI/CD流程，在合并前自动运行测试套件，防止带病升级合入主干。
# 为了在合并后保留df1的原始索引顺序，先reset_index() # 然后进行左连接，将标准化后的数据合并到df1 # 最后通过set_index().reindex()恢复原始索引和顺序 result_df = (df1.reset_index() # 保存原始索引 .merge(df2_standardized, on='id', how='left') .set_index('index') # 恢复原始索引 .reindex(df1.index) # 确保顺序与df1完全一致 ) print("\n最终结果 DataFrame:") print(result_df)完整代码示例 将上述步骤整合到一起，得到简洁高效的解决方案：import pandas as pd import numpy as np # 1. 准备数据 data1 = {'id': ['A', 'B', 'A', 'C', 'A', 'A', 'C']} df1 = pd.DataFrame(data1) data2 = {'id': ['A', 'B', 'C'], 'Col1': [400, 200, 600], 'Col2': [100, np.nan, 800], 'Col3': [20, 800, np.nan]} df2 = pd.DataFrame(data2) # 2. 计算id在df1中的出现频率，并标准化df2 # df2.set_index('id') 将id列设为索引 # .div(df1['id'].value_counts(), axis=0) 将df2的数据列按id出现频率进行除法 # axis=0 表示按行（即按索引id）进行对齐和除法 df2_standardized = df2.set_index('id').div(df1['id'].value_counts(), axis=0) # 3. 合并数据帧 # df1.reset_index() 暂时保存df1的原始索引，以便后续恢复 # .merge(..., on='id', how='left') 执行左连接，基于'id'合并标准化后的数据 # .set_index('index').reindex(df1.index) 恢复原始索引并确保行顺序与df1一致 output_df = (df1.reset_index() .merge(df2_standardized, on='id', how='left') .set_index('index').reindex(df1.index) ) print("最终输出:") print(output_df)输出结果:最终输出: id Col1 Col2 Col3 0 A 100.0 25.0 5.0 1 B 200.0 NaN 800.0 2 A 100.0 25.0 5.0 3 C 300.0 400.0 NaN 4 A 100.0 25.0 5.0 5 A 100.0 25.0 5.0 6 C 300.0 400.0 NaN注意事项与最佳实践 how='left' 合并： 使用左连接（how='left'）可以确保df1中的所有行都被保留，即使某些id在df2中没有对应项。
时区与夏令时： 在处理全球范围或跨越夏令时边界的时间数据时，正确设置和处理时区是必不可少的，pandas库提供了强大的支持。
关键差异与应用场景 理解 go run 和 go build 之间核心差异对于 Go 应用的开发和部署至关重要： 执行路径: go run 在临时目录中执行，而 go build 生成的二进制文件则在您手动执行它的目录中运行。
请注意区分用户ID和餐厅ID，避免混淆。
Buffer Protocol的设计理念是，一旦一个Buffer对象被创建并指向某个内存区域，该区域就应该在Buffer对象被释放之前保持不变。
" elif current_resource >= order: return f"好的，这是您的订单。
基本上就这些。
它的联邦特性也允许不同部门或子公司之间的无缝通信。
如果XML结构可能变化，需要更灵活的解析策略。
掌握这一技巧，能够显著提升字符串处理的准确性和代码的健壮性，避免因意外替换而导致的逻辑错误。
使用 SQLAlchemy JSONPath 类型 从 SQLAlchemy 2.0 开始，你可以使用 JSONPath 类型来更安全地传递 JSONPath 表达式。
问题场景：Path对象与sys.path.insert导致的ModuleNotFoundError 考虑以下项目结构：-- show_case --airflow --dags fundamental_data_pipeline.py __init__.py financials_api_get.py目标是在fundamental_data_pipeline.py中导入并使用financials_api_get.py中定义的函数。
Go语言中通过反射可动态调用嵌套结构体的导出方法，如Car匿名嵌套Engine后，反射能直接访问其Start方法；2. 使用reflect.ValueOf获取对象值，通过MethodByName查找并调用方法；3. 需注意方法必须导出、接收者类型匹配，且匿名嵌套支持方法提升。
安全处理空操作： 对空的 unique_ptr 调用 reset 不会造成问题。
// `User[@Name="user1"]`：查找名为 "User" 且其 "Name" 属性值为 "user1" 的节点。
例如，你可以使用正则表达式，将日志中的密码替换为******。
使用像curl这样的工具可以帮助排除客户端限制的干扰。

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