选择哪种方法取决于个人偏好和具体的使用场景。
# 创建图表和坐标轴对象 fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 8)) # 调整图表大小 # 确定每个分组条形的位置 r1 = np.arange(len(merged_df)) # 为每个分组创建一个基准位置 height1 = 0.4 # 条形的高度 (对于水平条形图) # 绘制平均值条形 bars_mean_h = ax.barh(r1 - height1/2, merged_df["cnt_mean"], height=height1, label='平均值 (Mean)', color='skyblue') # 绘制总和条形，位置稍微偏移 bars_sum_h = ax.barh(r1 + height1/2, merged_df["cnt_sum"], height=height1, label='总和 (Sum)', color='lightcoral') # 设置Y轴刻度标签 # 刻度位置应该在两个条形的中间 ax.set_yticks(r1) # 组合分组键作为Y轴标签 ax.set_yticklabels([f'Yr:{row.yr}, Sea:{row.season}, Wea:{row.weathersit}' for _, row in merged_df.iterrows()]) # 添加图例、标题和轴标签 ax.legend() ax.set_xlabel("计数") ax.set_ylabel("分组条件 (年, 季节, 天气情况)") ax.set_title("不同分组下计数的平均值与总和 (水平条形图)") plt.tight_layout() # 自动调整布局 plt.show()注意事项 reset_index() 的重要性： 在 groupby() 之后，聚合列会成为新的索引。
在C++中实现二叉树的后序遍历，主要有两种方法：递归和迭代。
这是唯一能做到这一点的类型转换。
在Go语言中，调用动态函数并获取返回值通常依赖反射（reflect包）。
os包结合error处理，能覆盖大多数文件系统管理需求，写脚本或服务初始化时非常实用。
它鼓励显式地表达意图，而非依赖隐式的宏展开或复杂的类型体操。
简单场景可用字符串替换，复杂结构推荐 FreeMarker 或 XSLT。
传值可修改元素但无法重赋map，传指针可完全改变map。
在Golang中使用net.Dial连接远程服务是一个基础但关键的操作，常用于与TCP、UDP、HTTP等网络服务通信。
这套组合拳几乎可以构建任何你想要的HTTP请求。
通过上述步骤，我们展示了如何利用 Pandas 库以一种专业且高效的方式处理多文件数据关联任务。
这意味着你无法为其他包中定义的类型添加方法。
应对策略： 定期检查与维护： RSS阅读器内置提醒： 许多优秀的RSS阅读器（如Inoreader、Feedly）都会智能地提示你某个Feed长时间未更新，或者抓取失败的次数过多。
重启相关服务： 根据您的服务器环境，重启 Web 服务器（Apache 或 Nginx）和/或 PHP-FPM 服务，以确保新的配置生效。
它支持命名空间、Schema校验，能保证消息格式的规范性，减少解析出错的可能。
transpose 函数可以改变 DataArray 的维度顺序，但不会自动改变坐标的显示顺序。
关键在于让 VSCode 的 Python 扩展（ms-python.python）能够识别并使用 pyproject.toml 中的 isort 配置，而不是通过 VSCode 自己的 isort.args 来传递参数。
使用CDATA可以保留原始写法。
若类含有指针成员并使用new分配内存，必须显式定义析构函数以防止内存泄漏。

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