apc.shm_size now uses M/G suffixes 的解决

最新推荐文章于 2025-06-16 08:25:51 发布

flexprogram

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文章标签： php ini

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/flexprogram/article/details/5992024

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PHP Warning: PHP Startup: apc.shm_size now uses M/G suffixes, please update your ini files in Unknown on line 0

原来是在php.ini中我设置了apc的缓存大小，这样设置的：apc.shm_size=32

而实际上需要在后面加上M或者G，于是修改为：apc.shm_size=32M

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import pandas as pd # 读取csv文件数据 stu_choose = pd.read_csv('step2/stu_choose.csv', encoding='gbk') stu_choose.head() stu_no_choose = pd.read_csv('step2/stu_no_choose.csv', encoding='gbk') stu_no_choose.head() sc = pd.read_csv('step2/sc.csv', encoding='gbk') sc.head() # 1.将已选课学生表和未选课学生表进行合并 student = # 请在左侧补充代码 print(student.reset_index(drop=True)) # 2.查询已选课学生的选课详细信息，包括：学号、姓名、课程名 print(pd.merge()) # 请在左侧补充代码 # 3.查询学生选课详细信息（未选课学生课程名为nan），包括：学号、姓名、课程名 print(pd.merge()) # 请在左侧补充代码只补充不修改

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<think>嗯，用户给了几个关于使用Pandas合并数据框的问题，需要逐步解决。首先，我需要仔细看用户提供的代码和数据情况。用户有三个CSV文件：stu_choose、stu_no_choose和sc。他们的任务是将已选课和未选课的学生表合并，然后进行两次不同的合并操作，分别获取选课信息和包括未选课学生的信息。首先，第一个问题是要合并stu_choose和stu_no_choose。这两个表结构应该相同，只是一个是已选课的学生，另一个是未选课的。合并的话应该用pd.concat，因为这是纵向合并。可能用户需要将两个数据框上下拼接起来，所以这里应该用concat，参数是axis=0或者省略，因为默认就是按行合并。所以student = pd.concat([stu_choose, stu_no_choose])。然后需要重置索引，避免重复的索引，所以在print的时候用了reset_index(drop=True)。接下来第二个问题是要查询已选课学生的选课详细信息，包括学号、姓名、课程名。这里需要合并stu_choose和sc表。因为stu_choose可能有学号和姓名，而sc表应该有学号和课程名。所以需要将这两个表通过学号进行合并。使用pd.merge(stu_choose, sc, on='学号')，然后选取所需的列，可能需要指定how='inner'确保只有已选课的学生。但用户可能需要显示学号、姓名、课程名，所以合并后的结果可能会有这些字段。然后print的时候需要显示这三个列，可能要用merge的结果然后取这三列，或者直接合并时处理。第三个问题是要包括未选课的学生，课程名为NaN。这时候应该用外连接，合并student（合并后的总学生表）和sc表。这里可能要注意，student是合并了已选和未选的学生，所以和sc进行左连接或者外连接。或者可能需要用how='left'，以student为主，这样未选课的学生在sc中没有记录，课程名就会是NaN。这时候pd.merge(student, sc, on='学号', how='left')，然后选取学号、姓名、课程名。需要注意姓名可能在student表中，而sc表中可能没有姓名，所以合并的时候要确保姓名字段来自正确的表，或者可能需要处理列名重复的问题，比如使用suffixes或者指定列。另外，用户的数据可能有不同的列名，比如stu_choose可能有学号、姓名，而sc可能有学号、课程号、课程名，或者可能课程名在另一个表中？可能需要确认sc的结构。根据问题描述，sc应该至少包含学号和课程名。或者可能sc中的课程号需要和另一个课程表连接？不过用户的问题中只需要课程名，所以假设sc中有课程名。可能存在的错误点：合并时没有正确指定on的参数，或者列名不一致，比如学号可能在不同表中的名称不同，比如“学号”和“学生编号”，但用户提供的代码中使用的是on='学号'，所以假设所有表中的学号列名都是“学号”。再检查用户提供的代码框架，第一个合并后的student变量需要补充代码，应该是pd.concat([stu_choose, stu_no_choose])。第二个pd.merge()需要参数，应该是stu_choose和sc合并，on='学号'，然后取学号、姓名、课程名。第三个问题需要外连接，合并student和sc，how='left'，然后同样取这三个字段。可能需要确认姓名是否在sc表中。比如，stu_choose有学号和姓名，而sc可能有学号和课程名，没有姓名。所以在合并时，stu_choose和sc合并后，学号、姓名来自stu_choose，课程名来自sc。所以第二个问题的答案应该是pd.merge(stu_choose, sc, on='学号')[['学号', '姓名', '课程名']]。或者，如果merge之后自动保留两个表的列，可能需要处理重复列，但假设姓名只在stu_choose中存在，所以没问题。第三个问题中，student是所有学生，所以用student和sc进行左连接，这样未选课的学生在sc中没有对应记录，课程名就是NaN。所以pd.merge(student, sc, on='学号', how='left')[['学号', '姓名', '课程名']]。总结： 1. 合并已选和未选学生表：pd.concat([stu_choose, stu_no_choose]) 2. 合并stu_choose和sc，inner join，得到已选课的详细信息。 3. 合并student和sc，left join，得到所有学生，未选课的课程名为NaN。注意检查是否有列名冲突，比如如果两个表都有姓名，可能需要处理，但根据问题描述可能没有这种情况。</think>### 分步解答： --- #### **1. 合并学生表** ```python student = pd.concat([stu_choose, stu_no_choose]) ``` - **说明**：使用 $pd.concat()$ 将 `stu_choose`（已选课学生）和 `stu_no_choose`（未选课学生）按行合并。 **注意**：合并后需用 $reset\_index(drop=True)$ 重置索引，避免重复索引。 --- #### **2. 查询已选课学生的详细信息** ```python print(pd.merge(stu_choose, sc, on='学号')[['学号', '姓名', '课程名']]) ``` - **说明**： 1. 通过 $pd.merge()$ 将 `stu_choose` 和 `sc`（选课记录）按 `学号` 内连接（默认 `how='inner'`）。 2. 筛选最终需要的列：`学号`（来自两表），`姓名`（来自 `stu_choose`），`课程名`（来自 `sc`）。 --- #### **3. 查询所有学生的选课信息（未选课学生课程名为NaN）** ```python print(pd.merge(student, sc, on='学号', how='left')[['学号', '姓名', '课程名']]) ``` - **说明**： 1. 用 $how='left'$ 将合并后的 `student` 与 `sc` 左连接，保留所有学生（包括未选课的）。 2. 未选课学生在 `sc` 中无对应记录，因此 `课程名` 自动填充为 $NaN$。 --- ### **完整代码** ```python # 1. 合并学生表 student = pd.concat([stu_choose, stu_no_choose]) print(student.reset_index(drop=True)) # 2. 已选课学生的详细信息 print(pd.merge(stu_choose, sc, on='学号')[['学号', '姓名', '课程名']]) # 3. 所有学生的详细信息（含未选课） print(pd.merge(student, sc, on='学号', how='left')[['学号', '姓名', '课程名']]) ``` ### **关键点总结** 1. **数据合并**： - $pd.concat()$ 用于纵向堆叠结构相同的数据（如学生表合并）。 - $pd.merge()$ 用于横向关联不同数据（如学生表关联选课记录）。 2. **连接方式**： - 内连接 (`inner`)：仅保留匹配的行（已选课学生）。 - 左连接 (`left`)：保留左表所有行，右表无匹配时填充 NaN（含未选课学生）。 3. **列筛选**：使用 $[['列名']]$ 语法提取指定列。