# 将df2转换为长格式，并按日期排序 tmp = df2.melt('DATE', var_name='company').sort_values('DATE') # 将df1按起始日期排序 df1_sorted = df1.sort_values('start date') # 进行merge_asof合并，基于公司和起始日期 # merge_asof 会找到每个公司在df1中start date <= tmp['DATE']的最近一行进行合并 merged_df = pd.merge_asof(tmp, df1_sorted, by='company', left_on='DATE', right_on='start date') # 应用结束日期条件：如果当前日期（merged_df['DATE']）超出结束日期（merged_df['end date']），则将值设为NaN final_df = merged_df.assign(value=merged_df['value'].where(merged_df['DATE'].le(merged_df['end date']))) # 将数据透视回宽格式，以DATE为索引，company为列名，value为值 df3 = final_df.pivot(index='DATE', columns='company', values='value') # 清理列名和索引 df3 = df3.rename_axis(columns=None).reset_index() print("\ndf3 (最终结果):") print(df3)完整示例代码import pandas as pd # 1. 数据初始化 data1 = { 'company': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'start date': ['2023-01-02', '2023-01-05', '2023-01-04', '2023-01-03'], 'end date': ['2023-01-06', '2023-01-12', '2023-01-13', '2023-01-10'] } df1 = pd.DataFrame(data1) data2 = { 'DATE': ['2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05', '2023-01-06', '2023-01-09', '2023-01-10', '2023-01-11', '2023-01-12', '2023-01-13'], 'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'b': [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], 'c': [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39], 'd': [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49] } df2 = pd.DataFrame(data2) print("原始 df1:") print(df1) print("\n原始 df2:") print(df2) # 2. 日期列类型转换 df1['start date'] = pd.to_datetime(df1['start date']) df1['end date'] = pd.to_datetime(df1['end date']) df2['DATE'] = pd.to_datetime(df2['DATE']) # 3. 数据重塑与条件合并 # 将df2转换为长格式，并按日期排序，为merge_asof做准备 tmp = df2.melt('DATE', var_name='company', value_name='value_from_df2').sort_values('DATE') # 将df1按起始日期排序，也为merge_asof做准备 df1_sorted = df1.sort_values('start date') # 使用merge_asof进行近似合并 # by='company'确保每个公司独立匹配 # left_on='DATE'是tmp中的日期，right_on='start date'是df1_sorted中的起始日期 merged_df = pd.merge_asof(tmp, df1_sorted, by='company', left_on='DATE', right_on='start date') # 应用结束日期条件：如果当前日期超出结束日期，则将值设为NaN # 这里的value_from_df2是df2中原始的值 final_df = merged_df.assign( value_filtered=merged_df['value_from_df2'].where( (merged_df['DATE'] >= merged_df['start date']) & (merged_df['DATE'] <= merged_df['end date']) ) ) # 将数据透视回宽格式 df3 = final_df.pivot(index='DATE', columns='company', values='value_filtered') # 清理列名和索引 df3 = df3.rename_axis(columns=None).reset_index() print("\n最终结果 df3:") print(df3)注意事项与总结 日期类型转换：这是最关键的第一步。
实际项目中还可加入URL重写、AJAX异步加载等优化手段。
Check.php 将继续负责包含box.php，并处理表单提交等逻辑。
集成到微服务框架 在实际项目中，可将限流和熔断封装为独立中间件，注入到HTTP或RPC处理链中。
PHPComposer 是 PHP 的依赖管理工具，用来管理项目所需的外部库和包。
设置editor.formatOnSave启用保存时自动格式化，go.formatTool选择goimports可自动管理导入包，go.lintTool配置静态检查工具提升代码质量。
信号处理函数可能会修改一些全局变量，而主程序循环可能需要检查这些变量。
display(df): display() 函数是 IPython 提供的一个函数，可以用于显示各种 Python 对象，包括 DataFrame。
目前无法直接提供视频教程，但我可以一步步为你详细说明如何在 PhpStorm 中配置 PHP 环境，帮助你顺利完成设置。
例如，父子节点结构中，父节点用 shared_ptr 持有子节点，子节点用 weak_ptr 指向父节点： #include <memory> #include <iostream> <p>struct Parent; struct Child;</p><p>struct Parent { std::shared_ptr<Child> child; ~Parent() { std::cout << "Parent destroyed\n"; } };</p><p>struct Child { std::weak_ptr<Parent> parent; // 使用 weak_ptr 避免循环 ~Child() { std::cout << "Child destroyed\n"; } };</p><p>int main() { auto p = std::make_shared<Parent>(); auto c = std::make_shared<Child>(); p->child = c; c->parent = p; // 不增加引用计数</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>return 0; // 正常析构，无内存泄漏} 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；此时，p 和 c 的引用计数分别为1和1。
示例： content, err := os.ReadFile("example.txt") if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println(string(content)) 这个方法适合配置文件或日志等小体积文件，避免用于大文件以防内存溢出。
在PHP中实现实时输出多语言内容，关键在于结合输出控制和多语言机制，确保内容能即时传送到浏览器，同时支持不同语言的动态切换。
Go的标准库（如os、syscall）会在系统调用失败时返回错误，你需要主动捕获并判断具体错误类型。
我们将探讨如何利用pd.to_datetime进行直接转换，以及如何结合正则表达式和str.extract、str.replace方法，精确提取并标准化日期格式，以应对复杂的数据清洗需求。
对于不带参数的SELECT语句，直接调用即可。
在日常工作中，XML验证虽然看似直接，但其实有不少“坑”需要注意，同时也有一些最佳实践可以帮助我们更高效、更稳定地处理XML数据。
直接来说，验证RSS源的工具很多，在线的、本地的都有，选择哪个取决于你的具体需求。
2. 实现方式 在wpcf7_before_send_mail钩子函数中，获取API响应后，使用$submission->add_result_props( array( 'your_key' => $your_data ) );将数据添加到提交结果中。
在 PHP 中，使用递归实现阶乘非常直观，但如果不加优化，可能带来性能问题，尤其是在处理较大数值时。
这种方式更加符合key参数的设计意图，通常也更具可读性。

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