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2026-02-03 17:24:24
- 如何用 Python 将 CSV 中的嵌套子行(分号/换行结构)智能拆分为多列
- 本文介绍一种健壮、可扩展的方法,使用原生csv模块逐行解析非标准CSV(含空行关联、多级子记录),将如"Artikelnummer1:27404475;Artikelnummer2:75109997"类型的混合字段,按逻辑关系准确展开为Artikelnummer_1、Artikelnummer_2等独立列,并兼容不规则数据顺序与缺失项。
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2026-02-03 17:30:01
- Quarkus 中不使用响应式扩展时的 I/O 行为解析
- 在Quarkus中,即使不引入reactive扩展(如quarkus-reactive-postgresql-client),应用仍可正常使用传统阻塞式I/O;此时请求会被自动调度到工作线程池执行,主线程(如Netty事件循环)保持非阻塞,保障整体吞吐能力。
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2026-02-03 17:32:02
- SPSS 与 Python KS 正态性检验结果差异解析及正确实现方法
- SPSS与Python的Kolmogorov-Smirnov(KS)检验结果常出现显著差异,主因在于二者默认检验假设不同:SPSS默认执行参数未知的Lilliefors校正版KS检验,而SciPy的kstest默认检验是否服从指定参数(如标准正态)分布,直接套用会导致统计量失真、p值极小且无实际意义。
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2026-02-03 17:32:14
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2026-02-03 17:37:01
- 如何用 Python 将 CSV 中的“子行”结构(如订单明细)智能拆分为多列
- 本文介绍一种健壮、可扩展的方法,使用原生csv模块解析具有嵌套结构的CSV(如订单主表+明细行),将分散在多行中的字段(如Artikelnummer、styckpris)按逻辑分组并展开为Artikelnummer_1,Artikelnummer_2等标准化列,完美解决顺序混乱、数量不一、空主键行等实际难题。
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2026-02-03 17:53:00
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