对象切片

本文深入探讨了C++中将派生类对象按值添加到容器时出现的对象切片问题,解释了其原因及动态类型转换。强调了为实现多态性,应使用指针或引用的重要性。同时,讨论了解决此类问题的策略,以确保完整对象的存储和正确使用。

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如果将派生类对象按值添加到积累对象的vector<>中,就会发生对象切片,即指挥保留对应于基类的子对象。该向量没有空间用于存储完整的派生类对象。对象的动态类型被转换为基类类型。如果想要实现多态性,总是必须使用指针或者引用。

### 使用Pandas DataFrame进行切片操作 对于想要执行切片操作的DataFrame对象,可以通过多种方式来选取特定行、列或子集。这些方法不仅限于简单的索引访问,还包括基于标签和条件的选择。 #### 基本切片语法 最基本的切片形式是通过位置来进行选择。这可以使用`iloc[]`属性完成,它允许按照整数位置指定要获取的数据范围[^1]。 ```python import pandas as pd data = {'A': range(1, 6), 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']} df = pd.DataFrame(data) # 获取前两行的所有列 print(df.iloc[:2]) ``` #### 根据标签名切片 当需要依据实际的行或列名称而不是它们的位置时,则应该采用`loc[]`属性。这种方式更加直观易懂,并且支持直接输入字符串作为参数。 ```python # 获取名为'A'这一列以及第0到第2行之间的所有元素(含两端) print(df.loc[0:2, 'A']) ``` #### 条件筛选 除了上述两种静态的方式外,还可以利用布尔数组实现动态过滤。这意味着可以根据某些逻辑表达式的真假值决定哪些记录应当被选中[^3]。 ```python # 只保留'B'列为'd'的那一行 filtered_df = df[df['B'] == 'd'] print(filtered_df) ``` #### 复杂多维切片 有时可能希望同时应用多个维度上的约束条件,在这种情况下可组合使用不同的选择器以达到目的。比如下面的例子展示了如何一次性限定行区间与单个列: ```python # 同时按照行号和列名取交集部分 result = df.loc[1:3, ['A']] print(result) ```
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