使用序列覆盖多索引数据帧的切片
序列覆盖多索引数据帧的切片是一种数据处理技术，用于对多维数据进行切片和查询操作。它结合了序列覆盖和多索引的概念，可以高效地处理大规模数据集。
序列覆盖是一种数据压缩技术，通过存储数据的增量变化来减少存储空间。它适用于数据集中存在大量重复数据的情况，可以将重复的数据序列化为一个序列，并用索引指向该序列，从而减少存储空间的占用。
多索引是一种数据索引技术，通过建立多个索引来提高数据查询的效率。每个索引都可以根据不同的维度对数据进行排序和过滤，从而加速查询操作。
使用序列覆盖多索引数据帧的切片可以实现以下优势：
- 存储空间效率高：序列覆盖技术可以减少重复数据的存储空间占用，而多索引技术可以提高数据查询的效率，从而节省存储成本。
- 查询速度快：多索引技术可以根据不同的维度对数据进行排序和过滤，从而加速查询操作。同时，序列覆盖技术可以减少数据的存储量，进一步提高查询速度。
- 数据处理灵活：序列覆盖多索引数据帧的切片可以对多维数据进行切片和查询操作，可以根据不同的需求进行灵活的数据处理。
- 适用场景广泛：序列覆盖多索引数据帧的切片适用于处理大规模数据集，特别是在需要频繁进行切片和查询操作的场景下，如数据分析、机器学习、人工智能等领域。
腾讯云提供了一系列与序列覆盖多索引数据帧的切片相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dap）：提供了强大的数据分析和处理能力，支持对大规模数据集进行切片和查询操作。
- 腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了丰富的人工智能算法和模型，可以应用于序列覆盖多索引数据帧的切片中的数据处理和分析。
- 腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/cdp）：提供了全面的大数据处理和分析解决方案，包括数据存储、数据计算、数据查询等功能，可以支持序列覆盖多索引数据帧的切片的处理需求。
总之，序列覆盖多索引数据帧的切片是一种高效的数据处理技术，可以在大规模数据集中进行切片和查询操作。腾讯云提供了一系列相关的产品和服务，可以满足用户在数据处理和分析方面的需求。
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1回答
什么是正确和快速的方式开始流/播放的h264高清晰度电视视频转储从特定点？
现实生活流的巨大样本：文件。
根据'ffprobe -show_frames‘，这个样本10 10 105分钟的视频转储只有28个视频帧标记为'key_frame=1’和10个I帧。
我正在努力改进的应用程序使用这样的帧作为某种索引，允许从任何关键帧或I帧回放和播放。它可以与其他流完美地协同工作。但在这种情况下不是这样的，因为您很容易理解。在100+中只有28分钟的播放起始点太低了。
我已经检查了是否存在启用了‘随机访问指示符’的数据包--但是这个流中的这些数据包不在帧边界上，它们没有启用‘帧开始’位，
浏览 0提问于2013-04-13得票数 1
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我需要将多索引数据帧更新为单索引数据帧。
在pandas 0.24.2中，这可以在没有循环、自定义函数、重置索引或创建多索引的情况下以API原生方式完成吗？(如果不能切片和更新，那么使用多索引有什么意义？)
下面是一些代码。
df_old = pd.DataFrame(
[['a', 'x', 0, 0, 0], ['a', 'y', 0, 0, 0], ['a', 'z', 0, 0, 0],
['b', 'x', 0, 0, 0], ['
浏览 0提问于2019-06-09得票数 0
我有一个熊猫数据帧df。现在我想创建以下格式的序列：
接下来的x行
行本身
上一行
假设我们有一个只有一列的df，每一行都包含从0到10的值并且x= 3。现在我们以包含4的行为例。这里我们有：
接下来的3行: 5，6，7
行本身:4
前一行:3
我们的顺序是: 3，4，5，6，7
为了生成包含下一行的序列，我有以下代码：
sequential_data = []
prev_rates = deque(maxlen=SAMPLE_SIZE)
for i in df.values:
prev_rates.append([n for n in i[:-1]])
if len(prev
浏览 2提问于2021-10-27得票数 0
2回答
我有一个数据帧( df )，我正在尝试通过以下语法将第一行从df复制到df1。
df1=df.iloc[0].copy()
当我打印df1时，数据框如下所示
device_consumption_key 2700848
eagle_id d8d5b9008b92
device_id 002446000006983b
component_id 0b
read_dt 2017-10-25
浏览 0提问于2018-07-24得票数 0
1回答
我要提取数据帧'B‘中第一个和最后一个位置所指示的子序列。我想出的算法是：
标识位于A位置中的B行，找出位置的相对位置(即移动位置以使它们从0开始)，使用相对位置作为范围提取子序列。
上述算法的问题在于运行时。我需要另一种方法来比现有的方法更快地编译代码。
期望输出：
first last sequences
3 5 ACA
8 12 CGGAG
105 111 ACCCCAA
115 117 TGT
使用的数据帧：
import pandas as pd
A = pd.DataFrame({'first.sequence': ['AAAC
浏览 1提问于2022-09-25得票数 4
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1回答
我有一个pandas序列的值，存储在变量s中，它是使用Multi Indexing形成的。代码- s = pd.Series(np.random.rand(50), index=idx) 下面是s的样子- ? 创建此数据帧的最佳方式是什么？
浏览 18提问于2021-11-19得票数 0
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我从CSV文件中读取了数千行数据，其中包含用于计算不同输出的数据。我读入此CSV文件并将输入存储在Pandas数据帧中。然后，我使用itterrows()遍历数据帧。有时我的代码会失败，这时我希望读入原始文件，但在失败后从一行开始处理。因此，当这种情况发生时，设置我的代码，以便在进入itterrows() for循环之前取消注释两行，并将原始数据帧分割成一定大小：
# slicing it and re-indexing when a restart is needed
df_slice = df.iloc[1292:,]
for index,row in df_slice.iterrows(
浏览 0提问于2015-12-22得票数 1
3回答
我有以下数据帧： import pandas as pd
data = {0: [-1, -14], 1: [-3, 2], 2: [7, 10], 4: [-10, 15]}
df = pd.DataFrame(data) 我知道如何对特定行进行排序： df.sort_values(by=0, ascending=False, axis=1) 如何根据第一行的绝对值对数据帧进行排序？在本例中，我将拥有类似如下的内容： sorted_data = {0: [-10, 15], 1: [7, 10], 2: [-3, 2], 4: [-1, -14]}
浏览 12提问于2020-08-19得票数 2
1回答
IDR帧和非IDR帧有什么区别？
什么是“非IDR图像的编码切片”、“编码切片数据分区A”、“编码切片数据分区B”、“编码切片数据分区C”、“IDR图像的编码切片”？
浏览 1提问于2014-03-25得票数 10
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我一直在使用.loc搜索将数据帧的列的值更改为小写，但没有得到任何结果。任何一个例子都会很棒！
我想让我的名字列小写-
df.loc[:, "name"] = ?
浏览 41提问于2020-03-08得票数 0
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我正在尝试从这个数据帧中选择一些特定的行：
df Name Book
1 a1 a2
2 b1 b2
3 c1 c2
4 d1 d2
我有一个变量result，它包含从数据帧的第一行到最后一行生成的数字。现在我用df_new=df.loc[result,:]试了一下，它给了我一个错误。当我使用不带book列的df时，它可以工作，但df_new只包含第一列。我不知道如何让它在选择特定行的同时返回多个列。我想要的示例：
df_new Name Book
2 b1 b2
3 c1 c2
我拥有/获得的内容：
df_n
浏览 0提问于2020-04-17得票数 0
我有一个包含200列的MultiIndex数据帧。我想从中选择一个特定的列。假设df是我的数据帧的一部分：
df=
a b
l h l h l h l
cold hot hot cold cold hot hot
2009-01-01 01:00:00 0.1 0.9 0.4
浏览 4提问于2016-10-14得票数 1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.zeros([4,1]), index=pd.MultiIndex.from_product([[0,1], ['a','b']]))
df.loc[(slice(None), 'a'), 0] = pd.Series({1:2, 0:3})
df
给出
我找到了几个建议将.values添加到右侧的地方，但这给出了错误的结果(它切换了2和3，因为我故意将右侧的序列放在“错误”的顺序中)，因为我确实需要pandas为我
浏览 0提问于2021-02-01得票数 0
我有一个数据帧file和第二个数据帧time。文件数据帧具有30398 rows数据，时间数据帧具有70 rows数据。 文件= ? 时间= ? 现在我想过滤file.Time == time，但它给了我错误- Can only compare identically-labeled Series objects ? 我的代码是- def FilteringData():
con_a, con_b, con_c = [], [], []
min_expiry = file.EXPIRY.min()
for i in time:
浏览 10提问于2021-11-13得票数 0
在尝试使用Pandas系列str.split()函数拆分我的数据帧的"Actors“列中的值时，我得到的值比我指定的拆分要多：
df['Actors'] = df['Actors'].str.split(",",n=3)
1 [timrobbins, morganfreeman, bobgunton, william...
2 [marlonbrando, alpacino, jamescaan, richardsca...
3 [alpacino, robertduvall, dianekeaton, r
浏览 0提问于2019-11-09得票数 2
我有一个dataframe，有些列缺少值： a = pd.DataFrame(data = {"name":['bob','sue','dave'],'status':[np.NaN,np.NaN,'A'],'team':['red','blue',np.NaN]},index=[100,101,105]) 数据帧a ? 我有另一个具有相同索引的dataframe，其中一些缺失的值已被替换： b = pd.DataFrame(data = {
浏览 54提问于2020-08-13得票数 1
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数据帧A存在。 我想创建数据帧B，并在数据帧B中插入数据帧A中的某些列。 我不想使用列号，而是使用列名。 非常感谢！
浏览 7提问于2019-12-12得票数 2
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我有一个数据帧，我想只使用第一个数据帧中的选择索引值来创建第二个数据帧。 例如： 如果我希望dataframe 2仅作为索引值-来自dataframe 1的(47,55,69)，我希望传输来自每个索引值的行中的所有数据
浏览 22提问于2020-05-03得票数 0
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我找到了一个很棒的回文代码，我可以抽象地理解，但我不知道它到底是如何工作的。
def palindrome(word):
return word == word[::-1]
我认为数据类型的单词是‘字符串’而不是‘列表’。但在该代码中，它将word视为列表类型。它是否自动将word更改为list(word)？
浏览 1提问于2019-09-15得票数 2
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我有以下数据帧：
volume
index
1 65
1 55
2 44
2 56
3 46
3 75
4 64
4 64
当我把代码放入df.iloc[-2:]时，.it只显示我的数据帧的最后两行。示例：
volume
index
4 64
4 64
我想用下面的结果得到最后两个索引
volume
index
3 46
3 75
4 64
浏览 0提问于2020-07-27得票数 2
假设我有这样的数据： df = pd.DataFrame({'category': ["blue","blue","blue", "blue","green"], 'val1': [5, 3, 2, 2, 5], 'val2':[1, 3, 2, 2, 5]})
print(df)
category val1 val2
0 blue 5 1
1 blue 3 3
2 blue 2 2
浏览 10提问于2020-12-26得票数 1
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1回答
手头的任务：
捕获1722个通过以太网端口发送的avb视频数据包，并在android中作为实时视频播放。视频分组为NALH.264流。
已经具备的内容：
从以太网端口读取数据并捕获数据包的代码已经准备就绪。总之，我随身带着有效载荷数据。
我想要的是：
C代码，可以分析这些NAL H264数据包。
从连续的有效载荷流中识别起始帧、中间帧和结束帧。
将所有相关的H264 NAL有效载荷组合成一个视频帧。
我想上面的过程叫做去碎裂。一旦去碎片，我将把这个视频帧发送到android视频视图并显示在屏幕上。
任何有帮助的资源都会非常感谢。
浏览 3提问于2016-08-04得票数 7
我使用了一个数据have (初始索引为0.9999)，并按年份进行了分区：
requests_df = {year : df[df['req_year'] == year] for year in df['req_year'].unique()}
和往常一样，每个子帧保留自己的索引顺序。然后，在尝试对其中一个孤立帧(df_yr = requests_df[2015])进行索引时，我得到了一个非常出乎意料的行为：
for idx in df_year.index:
qty = frame[idx]['qty_tickets']
原因
浏览 1提问于2017-02-21得票数 1
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1回答
我在一个大型数据帧上使用str.contains，我需要一种方法，使str.contains在我的str.contains函数为True的地方返回记录。(数据帧有几千行长，我正在寻找8个真实的响应)。
谢谢!
aa = filtered_to_df.body.str.contains('AA')
aa.head(10)
Out[312]:
15864 False
18040 False
22576 False
28092 False
32800 False
33236 False
38027 False
浏览 14提问于2017-12-04得票数 1
1回答
我有如下数据：
100 105 110
timestamp
2020-11-0112:00:00 0.2 0.5 0.1
2020-11-0112:01:00 0.3 0.8 0.2
2020-11-0112:02:00 0.8 0.9 0.4
2020-11-0112:03:00 1 0 0.4
2020-11-0112:04:00 0 1 0.5
2020-11-0112:05:00 0.5
浏览 3提问于2020-11-27得票数 0
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我有一个脚本，可以将系统日志文件读取到pandas数据帧中，并从这些数据帧生成图表。图表适用于较小的数据集。但当我面对更大的数据集时，由于更长的数据收集时间框架，图表变得太拥挤而无法辨别。
我计划对数据帧进行重采样，以便如果数据集超过一定大小，我将对其进行重采样，以便最终只有SIZE_LIMIT行数。这意味着我需要过滤数据帧，这样每个n= actual_size/SIZE_LIMIT行都会聚集到新数据帧中的一行。agregation可以是平均值，也可以是第n行。
我对熊猫不是很熟悉，所以可能错过了一些明显的方法。
浏览 2提问于2013-01-30得票数 4
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1回答
我有一个包含海洋界限的.shp文件。但是，我只对6感兴趣，而不是绘制所有它们。Geopandas创建了类似的数据帧(让我们称之为"df")，就像Pandas一样。有没有可能创建一个新的数据帧("df1")，只包含那些选定的"df“区域？
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gp
tes = gp.read_file(r'your\path\World_Seas
浏览 29提问于2017-08-23得票数 1
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我试图使用iloc访问Pandas数据帧中的一个列的索引号：
new = df_new.iloc[:,0]
抛出错误：
IndexingError:太多索引器
iloc上的其他帖子显示他们工作得很好。不明白为什么在我身上发生这种事。救命啊!！
数据框架是：
游戏3862娱乐535教育453图片与视频349公用事业248健康与健身180生产力178社交网络167 144音乐138购物122体育114书112财务104旅游81新闻75天气72参考64食品饮料63商业57导航46医疗23目录10
并由代码创建：
df_new=obj_df["prime_genre"
浏览 0提问于2018-07-11得票数 0
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我试图在一堆数据帧中选择一堆单行，并试图通过将它们连接在一起来创建一个新的数据帧。
下面是一个简单的例子
x=pd.DataFrame([[1,2,3],[1,2,3]],columns=["A","B","C"])
A B C
0 1 2 3
1 1 2 3
a=x.loc[0,:]
A 1
B 2
C 3
Name: 0, dtype: int64
b=x.loc[1,:]
A 1
B 2
C 3
Name: 1, dtype: int64
c=pd.concat([a,b
浏览 1提问于2018-08-30得票数 2
1回答
我有一个dataframe，我想根据特定的列值访问某些条目。对于example...the数据帧，有四列'A，B，C，D‘
我想获取一个“A=1”和另一个“B=42”的特定条目。有什么简单的方法吗？
浏览 0提问于2014-03-21得票数 2
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我想知道什么时候和为什么我应该更喜欢有层次索引的面板(Nd)而不是数据帧，反之亦然。在我非常短暂的经验中，我会说前者对于切片更方便，而后者对于数学运算更方便。我特别需要的是交互地操作3-5维的面板，使用方便的切片和元素操作。
谢谢,
贾科莫
浏览 0提问于2014-03-23得票数 1
与DatetimeIndex合作的熊猫系列。期望的结果是一个数据帧，其中包含在.loc[]函数中指定的范围内的所有行。
当我尝试以下代码时：
aapl.index = pd.to_datetime(aapl.index)
print(aapl.loc[pd.Timestamp('2010-11-01'):pd.Timestamp('2010-12-30')])
我被返回了：
Empty DataFrame
Columns: [Open, High, Low, Close, Volume, ExDividend, SplitRatio,
AdjOpen, Adj
浏览 0提问于2018-03-09得票数 2
数组从[]开始，然后随着数字的增加而不断增长。
我正在尝试创建一个选择器来提取数组的最后两个元素。
我有以下几点：
const getHistory = (state) => state.score.history;
export const lastTwo = createSelector(
[getHistory],
history => (history.length > 1 ? history.slice(-1, -3) : 0)
);
它显示了初始的0，但是它没有输出任何值。请给我建议。如果只是为了测试目的，我会：
export const lastTwo
浏览 3提问于2017-04-15得票数 0
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我有一个MultiIndex DataFrame，其中我想将一个函数应用到它的一个列中，并将结果分配给同一列。
In [1]:
import numpy as np
import pandas as pd
cols = ['One', 'Two', 'Three', 'Four', 'Five']
df = pd.DataFrame(np.array(list('ABCDEFGHIJKLMNO'), dtype='object').reshape(3,
浏览 4提问于2014-04-08得票数 5
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3回答
给定一个Pandas数据帧，其中一列如下所示：
Date
2016-04-15
2016-04-14
2016-04-13
2016-04-12
2016-04-11
2016-04-08
假设值是唯一的，我如何获得特定值的行索引？
例如，"2016-04-13“将返回2
浏览 0提问于2016-05-29得票数 5
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在数据帧上使用转置之后，总是会有额外的一行作为初始数据帧索引的剩余行，例如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'fruit':['apple','banana'],'number':[3,5]})
df
fruit number
0 apple 3
1 banana 5
df.transpose()
0 1
fruit apple banana
number 3 5
即使我没有索引：
df
浏览 0提问于2016-07-01得票数 17
2回答
在Pandas中，我试图过滤出数据帧中具有特定日期(设置为多索引的第一级)的行。
过滤后，我想检查第一级的最后一个索引值是否与我的最新日期匹配。但是，我不能让Pandas返回正确的值。
举个例子可能会有所帮助。我首先使用multiindex创建原始的df：
index = pd.date_range('2016-01-01', freq='B', periods=10), ["AAPL", "GOOG"]
df = pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_product(index))
prin
浏览 11提问于2017-01-09得票数 3
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2回答
我不太明白这是怎么回事
a=[1,2,3,4]
b=[5,6,7,8]
a[len(a):] = b似乎等同于a.extend(b)。当我说a[(len(a):]时，不是指a[4:<end of list a>] = b吗？
`a=b中没有任何内容，
[]
为什么我会得到[1,2,3,4,5,6,7,8]作为结果？
浏览 0提问于2012-04-03得票数 1
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我在Pandas有一个数据帧，它显示了一个城市/州的男性所占的百分比。数据帧df如下所示(请注意，这不是我的实际使用情况/数据，但我的数据类型类似) STATE CITY PERC_MEN
ALABAMA ABBEVILLE 41.3%
ALABAMA ADAMSVILLE 53.5%
....
WYOMING WRIGHT 46.6% 每个State/percentage of men组合将恰好返回一个值。 如何显示给定州的城市/人口值？我的代码如下所示(我需要按STATE分组的第一行，因为我对数据做了其他事情) for state
浏览 4提问于2021-09-08得票数 0
假设我有一个数据框架。有多个列(例如：‘，'B')使用以下代码，我希望仅基于一列就生成一个新的数据格式：
df2 = df1['A']
但是，当我这样做时，数据帧突然被转换为TimeSeries。
In [5] print type (df2)<class 'pandas.core.series.Series'>
非常odd...can有人向我解释为什么会发生这种事.？
浏览 3提问于2015-12-14得票数 0
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我正在尝试通过从旧的数据帧中选择每7行来创建一个新的数据帧。具体地说，我想要子集"Primer"，"E“和"R2”中的每7行 当前(旧)数据帧如下所示： print(total)
Conc Primer Ct1 Ct2 mean slope E R2
1 1.00000 TBP 26.58 26.04 26.310 -1.588132 3.2625604 0.5994649
2 0.20000 TBP 28.46 28.32 28.390 -1.588132 3.2625604 0.5
浏览 8提问于2021-05-04得票数 0
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我有一个数据帧，如下所示
mean
comp_name date
Appdynamics 2012-05-01 00:18:15.910000
2012-05-01 NaT
2012-05-01 NaT
2012-05-02 00:20:12.145200
2012-05-02 NaT
2012-0
浏览 7提问于2014-07-03得票数 15
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f = pd.read_hdf('Sensor_Data.h5','f')
pieces = [f[x: x + 360] for x in xrange(504649)]
df = pd.concat(pieces)
大家早上好。我有一个包含500,000+行数据的文件。我想从这里取360行切片，并每次将其向下移动1行。(因此，我最终将获得大量数据。)
不出所料，我尝试了上面的代码，得到了一个内存错误。我想还有更好的办法吗？
编辑:为了添加一些上下文，这是一个.h5文件，我正在使用pandas数据帧尝试以这种方式对其进行切片。我正在尝试使用caffenet创建
浏览 1提问于2016-03-21得票数 0
1回答
我有一个熊猫数据帧df
id cons_id dist position
AAA AAA_1 -20 upstream
AAA AAA_2 -14 upstream
AAA AAA_3 -10 upstream
AAA AAA_4 20 downstream
AAA AAA_5 25 downstream
AAA AAA_6 30 downstream
BBB BBB_1 -30 upstream
BBB BBB_2 -2
浏览 1提问于2016-02-18得票数 0
为什么当我对只包含1行的熊猫数据帧进行切片时，切片变成了熊猫系列？我怎样才能保持数据帧呢？
df=pd.DataFrame(data=[[1,2,3]],columns=['a','b','c'])
df
Out[37]:
a b c
0 1 2 3
a=df.iloc[0]
a
Out[39]:
a 1
b 2
c 3
Name: 0, dtype: int64
浏览 23提问于2017-08-22得票数 4
回答已采纳
在我的代码中，我收到了如下结果：
A B C
1 1 1
A B C
2 2 2
A B C
3 3 3
我需要将这些列( dataframe )合并到一个大的dataframe中，比如
A B C
1 1 1
2 2 2
3 3 3
合并来自不同文件的数据帧很容易，就像pd.merge(df1,df2)一样，但是当数据帧在一个文件中时该如何做呢？谢谢你的建议！
编辑:为了接收我的数据，我将数据集中的行转换为数据帧，并且我在一个输出中接收了每行的每个数据集。我的代码：
def coordinates():
with open('file.txt') as fil
浏览 3提问于2017-06-23得票数 1
1回答
我正在编写一些代码，用于从数据帧生成功能，并将这些功能作为列添加到数据帧中。
问题是我正在处理一个时间序列，因此对于任何给定的元组，我需要(比方说)之前的5个元组来为该元组生成相应的特征。
lookback_period = 5
df['feature1'] = np.zeros(len(df)) # preallocate
for index, row in df.iterrows():
if index < lookback_period:
continue
slice = df[index - lookback_period:ind
浏览 7提问于2017-12-23得票数 3
正在尝试将此数据帧(Df_long)转换为多索引数据帧(df_wide) 从yfinance导入此数据。python新手，非常感谢您的帮助:) enter image description here
浏览 7提问于2021-07-23得票数 0
我还有另一个问题，那就是关于Pands是创建一个视图还是数据帧的副本的困惑。下面我有一个非常简单的例子。有人能给我解释一下如何更改熊猫MultiIndex数据框中的一些值的子集吗？
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],['one', 'two', 'one', 'two', 'one', &#
浏览 1提问于2015-06-27得票数 0
我有一个带有房地产对象参数(“房间”、“广场”等)的数据帧。我想要从我从相同的初始数据集创建的(' rooms‘- 'mean Square')数据框中替换'Rooms’参数等于0的行，并将相应的房间数替换为相应的房间数。 我会使用.replace方法，但问题是-0房间行的实际平方值与平均值不完全匹配。 我刚接触pandas，所以我尝试的所有解决方案都是基于将列值放入python列表并使用循环，这简直是噩梦。我在stackoverflow上看到的所有其他类似的主题都只适用于精确匹配。 这是我想要更改值('Rooms')的初始数据帧的切片和部分：
浏览 66提问于2019-05-03得票数 1
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