示例： var p *int fmt.Println(*p) // panic: runtime error: invalid memory address or nil pointer dereference 避免方法：使用前判断是否为nil。
23 查看详情 确保替换 'cus_XXX' 为你要删除的实际客户 ID。
在C++中，递归是实现树遍历最自然、最直观的方法。
以下是一些实用的性能调优建议。
不加控制的并发反而拖累性能，合理节制才能发挥Go的最大优势。
正确处理 ValueTask：DisposeAsync 返回 ValueTask，应避免多次调用或重用已完成的 ValueTask。
这个函数允许你为图像中的某个坐标（x, y）设置具体的颜色。
掌握这些方法能让你的代码更简洁、更具可读性。
如果访问 http://myserver/service (不带末尾斜杠)，它将不会匹配 /service/，而是匹配到 /，由 handler 处理。
这种设计模式常用于事件处理系统、GUI组件更新、消息订阅等场景。
3.1 明确时间戳单位 情景一：如果输入确实是毫秒 如果你的时间戳是毫秒，那么在传递给fromtimestamp()之前，必须将其除以1000转换为秒。
Fish (fish): 配置文件通常是 ~/.config/fish/config.fish。
这意味着如果代码中存在依赖 foo 原始函数类型的地方，可能需要进行调整。
如果索引i是偶数，则将该单词转换为大写；否则，保持不变。
在 transformers 库中，如果你同时指定了 num_epochs 和 max_steps，那么 max_steps 将覆盖 num_epochs。
它引入了ft:contains操作符，能够直接在文本内容上执行全文检索。
""" # 1. 数据重塑 (melt) df_melted = df.melt(id_vars=[other_variable], value_vars=multiple_response_cols, value_name='response_value') # 删除没有响应值的行 df_melted = df_melted.dropna(subset=['response_value']) # 2. 聚合计数 # 使用size()或groupby().agg(count=('response_value', 'count'))均可 df_grouped = df_melted.groupby(['response_value', other_variable]).size().reset_index(name='count') # 3. 透视表 crosstab_df = pd.pivot_table(df_grouped, values='count', index=['response_value'], columns=[other_variable], aggfunc="sum", fill_value=0) # 4. 根据输出类型计算百分比 if output_type == 'percentage': # 计算列总和，然后按列进行除法 crosstab_df = crosstab_df.div(crosstab_df.sum(axis=0), axis=1) * 100 # 格式化为百分比，保留两位小数 crosstab_df = crosstab_df.round(2).astype(str) + '%' return crosstab_df # 再次加载数据以确保示例的独立性 data = '''Q2_1,Q2_2,Q2_3,Q3 Na loja,Email,Folheto,Sim Na loja,,,Não Na loja,Email,,Sim ,,Folheto,Sim''' df_example = pd.read_csv(io.StringIO(data), sep=',', engine='python') # 使用函数生成绝对计数交叉表 crosstab_absolute = create_multiple_response_crosstab( df_example, multiple_response_cols=['Q2_1', 'Q2_2', 'Q2_3'], other_variable='Q3', output_type='absolute' ) print("\n使用函数生成的绝对计数交叉表:") print(crosstab_absolute) # 使用函数生成列百分比交叉表 crosstab_percentage = create_multiple_response_crosstab( df_example, multiple_response_cols=['Q2_1', 'Q2_2', 'Q2_3'], other_variable='Q3', output_type='percentage' ) print("\n使用函数生成的列百分比交叉表:") print(crosstab_percentage)输出:使用函数生成的绝对计数交叉表: Q3 Não Sim response_value Email 0 2 Folheto 0 2 Na loja 1 2 使用函数生成的列百分比交叉表: Q3 Não Sim response_value Email 0.0% 33.33% Folheto 0.0% 33.33% Na loja 100.0% 33.33%在百分比计算中，crosstab_df.div(crosstab_df.sum(axis=0), axis=1) 实现了按列计算百分比：它将每个单元格的值除以其所在列的总和。
这样，无论是 "Visual Studio Code"、"visual studio code" 还是 "viSUal STudiO cODe"，在转换为小写后都将变为 "visual studio code"，从而实现正确的匹配。
Go语言的并发模型以简洁高效著称，但并发程序的测试与调试比串行代码更复杂。
你今年 %d 岁。

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