apc.shm_size now uses M/G suffixes 的解决

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

<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。
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