如何重塑多索引数据帧？
重塑多索引数据帧是指对多级索引的数据帧进行重新组织和调整，以满足特定的分析需求或数据处理操作。下面是一个完善且全面的答案：
重塑多索引数据帧的方法主要有两种：stack和unstack。
- stack操作：将数据帧的列标签转换为行索引，实现数据的压缩。通过stack操作，可以将多级列索引转换为单级列索引，从而使数据更加紧凑。这在某些情况下可以提高数据处理的效率。stack操作的语法为：df.stack()，其中df为待处理的数据帧。
- unstack操作：将数据帧的行索引转换为列标签，实现数据的展开。通过unstack操作，可以将单级行索引转换为多级行索引，从而使数据更加结构化。这在某些情况下可以提高数据分析的灵活性。unstack操作的语法为：df.unstack()，其中df为待处理的数据帧。
重塑多索引数据帧的优势包括：
- 数据整理：重塑多索引数据帧可以使数据更加整洁和易于理解，提高数据分析的效率。
- 数据分析：重塑多索引数据帧可以使数据更加灵活，便于进行各种数据分析操作，如聚合、筛选、排序等。
- 数据可视化：重塑多索引数据帧可以为数据可视化提供更多的维度和展示方式，增强数据的表达能力。
重塑多索引数据帧的应用场景包括：
- 多级分类数据：当数据具有多级分类结构时，重塑多索引数据帧可以更好地组织和展示数据，方便进行分类分析。
- 时间序列数据：当数据具有时间序列特征时，重塑多索引数据帧可以将时间作为行索引，方便进行时间序列分析和可视化。
- 多维度数据：当数据具有多个维度时，重塑多索引数据帧可以将不同维度的数据进行整合和展示，方便进行多维度分析。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云数据库TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
- 腾讯云数据仓库CDW：https://cloud.tencent.com/product/cdw
- 腾讯云数据湖DLC：https://cloud.tencent.com/product/dlc
- 腾讯云数据计算DCC：https://cloud.tencent.com/product/dcc
- 腾讯云数据传输服务DTS：https://cloud.tencent.com/product/dts
请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和使用需根据实际情况进行评估和决策。
相关·内容
我在同一行中有一个具有多个值的数据帧。
index price
1 1000,2000,3000
2 2000,500
数据帧有12行，并不是所有的price行都有相同的长度。我想用index和price绘制x轴上的index和y轴上的price .我有以下密码-
ggplot(data_m,
aes(x = 1:12,
y = data_m$price))
我得到了错误- Error: Aesthetics must be either length 1 or the same as the data (12): y
如何绘制价格栏中的每个值？
浏览 0提问于2020-10-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图用下面的逻辑将这个长数据帧转换成宽数据帧，列的编号并不重要，重要的是格式保持这种方式，因为这样我就需要使用它来进行先验算法。 id item
0 1 tea
1 2 butter
2 1 milk
3 3 apples
4 2 milk
5 6 wine
6. 6. tea
... id 1 2 3 4 5
0 1 tea milk Na
浏览 19提问于2021-11-06得票数 0
回答已采纳
我有一个数据帧列名，如下所示
<code>A0</code>
我想像这样将列旋转到行
<code>A1</code>
浏览 14提问于2019-12-03得票数 0
2回答
下午好，我有一个维度为(963,1)的数据帧，我如何将这样的内容更改为numpy格式： array ([244.1462534,212.68483386, 212.04058487, 236.39615555] 当我使用np.array (a)时，在我看来，每个元素都在不同的行中 [244.1462534,
244.1462534,
244.1462534,
244.1462534] 因为有很多，所以很难这样看
浏览 0提问于2020-09-01得票数 0
回答已采纳
以下是数据帧的前几列，我计算了V1_x - V1_y、V2_x - V2_y、V3_x - V3_y等。不同的变量名仅按最后一个字符(x或y)不同。
import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Joseph', 'Krish', 'John'], 'Address': ['xx', 'yy', 'zz','ww'], 'V1_x': [20, 21, 19, 18], &#
浏览 10提问于2022-03-02得票数 0
回答已采纳
我有一个整数向量列表，我想用它来扩展我的数据帧。该列表中的每个向量按顺序对应于我的数据帧的每一行。
对于列表中的每个向量，我希望在数据帧中复制相应的行，创建与向量中的项一样多的行。然后，我想向这些重复的行中添加一列，其中包含向量持有的年份。(示例代码/数据如下)
我该如何使用dplyr或最简单/清晰的方式来完成这项工作呢？
evlist <- list("75931" = c(2018, 2018, 2017), "75932" = c(2003
# $`75931`
# [1] 2018 2018 2017
#
# $`75932`
# [1] 2
浏览 1提问于2018-02-01得票数 1
回答已采纳
我有两个具有字符串值的数据帧：
df1 <- data.frame(values = c("apples_x", "oranges_z", "bananas_y", "berries_u", "melons_r"))
df2 = data.frame(values = c('apples','oranges','z','pears','x','bananas','plums','y
浏览 1提问于2022-01-19得票数 2
回答已采纳
Events是以日期为索引的DataFrame。它看起来是这样的： co_code
co_stkdate
2009-03-17 11
2010-02-03 11
2011-02-14 363
2015-01-09 363
2010-10-15 365 residual是另一个以date作为索引的数据帧，它包含events数据帧的co_code中的元素作为列名。residual看起来像这样(有700多个专栏，但我已经发布了3个供参考)： 11 363 365
co_stkdate
1997-07-02 NaN -
浏览 22提问于2020-07-23得票数 0
我希望excel文件的第一行是数据帧的标题。(header=0做到了这一点)
当数据帧保存为.csv时，我希望标头位于.csv的第1行，就像它们在原始.csv中一样(这是我在实现时遇到的困难)
我已经尝试将.to_csv的header=设置为None或0，但都没有使头文件成为.to_csv文件的第1行。
我现在正在尝试将第0行设置为df1并将其与df连接，但我得到了一个‘第一个参数必须是可迭代的pandas对象，你传递了一个类型为“Series”的对象。’
有谁能提供一些关于如何实现这一点的见解，或者是否有更简单的方法？
import pandas as pd
data = pd.read_
浏览 2提问于2021-11-09得票数 2
1回答
如何从熊猫数据中删除多行
、、、
我正在尝试删除那些我认为是错误的数据帧( trying )。
我看到了奇怪的行为。
spurs = [(16, 62), (72, 83)]
for spur in spurs:
full_path.drop(full_path.index[spur[0]: spur[1]], inplace=True)
它只会在循环中从dataframe中删除第一个支点。如果我这么做：
full_path.drop(full_path.index[spurs[0][0]: spurs[0][1]], inplace=True)
full_path.drop(full_path.index[spur
浏览 1提问于2021-09-06得票数 0
回答已采纳
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
我有一个包含以下列标题和行示例的表：
Subject Test1-Result1 Test1-Result2 Test2-Result1 Test2-Result2
0 John 10 0.5 20 0.3
我想将其转换为：
Subject level_1 Result1 Result2
0 John Test1 10 0.5
1 John Test2 20 0.3
主题列表对Test1重复一次，然后对Test2重
浏览 0提问于2016-11-17得票数 6
我有一个像这样的熊猫数据框 ? 我想把它转换成下面的代码(不使用任何循环！)： ? 你知道怎么做吗？？ 如果图像不显示： 我有一个包含2列的数据帧: Name和Hobbys。我有以下几行代码： Anna drawing
Anna swimming
Anna skiing
Lisa running
Lisa singing
Tom drawing 我想把它转换成一个有4列的数据帧:姓名，兴趣1，兴趣2，兴趣3。并且有以下几行： Anna drawing swimming skiing
Lisa running singing NaN
Tom drawing NaN NaN
浏览 25提问于2020-01-30得票数 0
回答已采纳
我在pandas数据帧中执行了group by，以查看每个位置和每个日期有多少行。
agg_count = df.groupby(['date', 'location']).count()
现在，我希望看到这个新数据帧中满足特定条件的行。比如说，计数大于50。我如何高效地迭代这个巨大的数据帧来获得这些行？
浏览 1提问于2013-03-26得票数 1
回答已采纳
我有： col1
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
... 我希望原始数据帧中的每3行成为新数据帧中的一行： col1 col2 col3
0 1 2 3
1 4 5 6
... 有什么建议吗？
浏览 24提问于2020-04-30得票数 0
回答已采纳
我有一个关于将几个数组组合成一个数组的问题。我有一个长度为1000的列表，在列表的每个元素中有16个维度为100的数组，我想要实现的是一个包含1000个元素的列表，每个元素都有一个维度为1600的数组。如何实现这一点:我尝试了以下方法:返回16'000 x 100维度的x=np.concetate(x, axis=0)和返回16 x 100'000维度的x=np.concetate(x, axis=1)。我还尝试了x=np.vstack和x=np.hstack，但我自己无法获得它。有人能帮帮我吗？ 谢谢! 编辑:最小工作样本： 我有类似这样的东西，首先是数据帧 Date
浏览 21提问于2019-03-18得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用熊猫数据帧来组织数据。 给定数据的结构，使用复合索引似乎是合乎逻辑的；'league_id‘和'fixture_id’。我相信我已经根据文档中的示例实现了这一点，但是我无法使用索引访问数据。 我的代码可以在这里找到；https://repl.it/repls/OldCorruptRadius **我对熊猫和编程是非常陌生的，所以任何建议都会非常感谢！谢谢！**
浏览 14提问于2020-01-12得票数 1
我有一张excel表格，我把它读进了熊猫的数据框里。看起来是这样的： KEY_FIELD_NAME KEY_FIELD_VAL_ORIG KEY_FIELD_VAL_NEW
NAME XXX YYY
AGE 11 22
INCOME 100 200
NAME ABC DEF 我还有另一个熊猫数据帧(df_
浏览 9提问于2019-02-27得票数 0
回答已采纳
1回答
我有数据帧： col1
1a
2b
3d
4a
5a
6f
7a
8a
9e 如何获取数据帧： col1 col2 col3
1a 2b 3d
4a 5a 6f
7a 8a 9e
浏览 18提问于2021-09-02得票数 0
回答已采纳
我想将尺寸为103740 x 4的数据框重塑为宽格式，即从下面的第一个文本块到第二个文本块。以下函数在应用于部分数据帧时运行良好，但在应用于整个数据帧时会耗尽我机器的可用内存：
reshape(analysis1[1:8], idvar=c("name", "sire_name"),
timevar = "course", direction = "wide")[, -c(1,2)]
有什么更好的方法来拆分这个数据帧？
name sire_name course appea
浏览 8提问于2011-10-29得票数 1
回答已采纳
我有一个由大约63M整数元素组成的一维数组，它表示具有轴x、y、通道、帧(所有正整数)的4D数据集。数据集的形状为(512,512,4069,239)。数据集代表x射线光谱流，其中x和y是电子束光栅位置指数，每个通道代表一堆x射线能量。对样本进行多次扫描，每个帧表示这样一个(x，y，通道)数据集。
为了能够轻松地操作这些数据并通过不同的轴将其切片，最好是将数据转换为4D数据集，或者能够动态创建3D切片。
一维数组中的数据结构如下:每个元素要么是一个非常大的整数x (约65000)，要么是一个表示通道索引的整数(最多可达4069)。存储在数组中的每个x对应于扫描位置(x，y)，因此第一个x表示(
浏览 1提问于2019-11-12得票数 0
1回答
如何检查复制的组并删除它们？这是我的数据框架：
Group Value_1 Value_2
A 17 0.1
A 20 0.8
A 22 0.9
A 24 0.13
B 17 0.1
B 20 0.8
B 22 0.9
B 24 0.13
C
浏览 2提问于2018-10-30得票数 2
回答已采纳
这是我在这里的第一篇文章。我被一些数据争论难住了。经过一些数据处理后，我得到了一个数据帧，我想通过成对的列将其分解成多个数据帧，并最终将其合并为具有相关比例排名的单个ID数据帧。
下面是一个数据框示例：
dput(
varA<-c(1,3,4,2,5,NA,NA)
varA1<-c(.99,.95,.93,.89,.84,NA,NA)
varB<-c(5,2,1,3,4,NA,NA)
varB1<-c(.96,.93,.91,.85,.83,NA,NA)
varC<-c(3,4,1,5,2,6,7)
varC1<-c(.92,.91,.90,.82,.79,
浏览 0提问于2016-11-01得票数 1
2回答
我正在尝试做一些数据帧操作。我如何获取像这样的数据帧？
2018 data
Age City1 City2
0 5 10
1 6 11
2 8 21
2019 data
Age City1 City2
0 15 20
1 63 21
2 83 41
并像这样创建单独的数据帧
Age 0
2018 2019
City1 5 15
City2 10
浏览 3提问于2019-07-10得票数 2
1回答
我有一个数据集，其中图片展示了3次，每次展示都进行了测量。前瞻性地，我想标准化每个图片的值(基于3个重复-所以3个数字)，并对类别运行方差分析:第一个演示，第二个演示，第三个演示(所有图片)。然而，在我开始之前，我必须重新组织我的数据，以便我可以轻松地访问数据-基于图片名称和重复次数。
我想转换一个熊猫数据帧，看起来像这样：
viola.jpg 0.61 1.968234 1
vlasta.jpg 0.79 1.836025 2
zelmira.jpg 0.76 1.955471 3
viola.jpg
浏览 0提问于2013-04-09得票数 0
回答已采纳
3回答
有人知道如何随机化数据帧中的所有数据？我的意思是，我会得到一个新的数据帧，其中数据是按行和按列排列的，以获得一个任意的新数据帧，其数字与第一个数据帧中的数字相同。
如下所示：
谢谢!
浏览 2提问于2013-05-11得票数 3
回答已采纳
1回答
我有两个形状相同的python数据帧，例如： df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,2), index=np.arange(3), columns=['a','b'] )
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, high=3, size=(3,2)), index=np.arange(3), columns=['a','b'] )
print df1
a b
0 0.336811 -2.132993
浏览 17提问于2019-03-22得票数 1
回答已采纳
我有当前的代码，用于读取文件，然后从数据帧的顶部删除一行，直到一个特定值为‘意外ID’。 def read_file(file):
"""
This function reads the Excel file, chooses the sheet that contains the information that we need.
The sheet is then read and the dataframe is created.
"""
df = pd.ExcelFile(file)
浏览 143提问于2021-11-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我的目标是创建一个pandas面板，我目前有一个csv，示例如下：
Year From country To country Points
2005 Albania Albania 0
2005 Albania Bosnia & Herzegovina 0
2005 Albania Croatia 2
2005 Albania Cyprus 7
2005 Albania
浏览 18提问于2017-03-08得票数 1
我的目标是获得多个列的百分比，这些列被另一列除以。生成的列应该保存在相同的数据帧中。 A B Divisor
2000 8 31 166
2001 39 64 108
2002 68 8 142
2003 28 2 130
2004 55 61 150 结果： A B Divisor perc_A perc_B
2000 8 31 166 4.8 18.7
2001 39 64 108 36.1 59.3
2002 6
浏览 33提问于2020-01-13得票数 4
回答已采纳
我正在尝试弄清楚如何在Python中透视这个表。 example = {"ABC":{'2020-09':1.33,'2020-10':0.75,'2020-11':1.55},
"DEF":{'2020-09':1.22,'2020-10':1.75,'2020-11':2.73}}
df = pd.DataFrame(example)
df Output of above code 我希望它像这样旋转： example = {"Date":[&
浏览 13提问于2021-01-01得票数 4
回答已采纳
我有来自csv的数据，它会生成如下所示的数据帧：
d = {"clf_2007": [20],
"e_2007": [25],
"ue_2007": [17],
"clf_2008": [300],
"e_2008": [20],
"ue_2008": [10]}
df = pd.DataFrame(d)
这会产生一个数据帧(请原谅我不知道如何正确地将其编码到stackoverflow中)
clf_2007 clf_2008 e_2007
浏览 0提问于2018-02-24得票数 0
2回答
假设我想创建一个多索引和多列的数据帧： X Y
Planet Continent Country A B C D
Earth Europe England 0.3 0.5 0.6 0.8
Europe Italy 0.1 0.2 0.4 1.2
Mars Tempe Sirtys 3.2 4.5 2.3 4.2 我想通过迭代收集数据帧的每一行来做到这一点， row1 = np.array(['Earth'
浏览 14提问于2020-04-29得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使基于角蛋白实例的帧预测模型与一组一维传感器一起工作.我有android可穿戴传感器数据，并且正在设计一种算法，希望能够根据过去的传感器读数来预测未来的传感器读数。
模型
model = Sequential()
model.add(ConvLSTM2D(filters=filters, kernel_size=(1, 1), input_shape=(None, 9, 1, 1), padding='same', return_sequences=True))
model.add(BatchNormalization())
model.add(ConvLSTM2D(
浏览 0提问于2019-05-23得票数 2
1回答
我有以下熊猫Dataframe df
ctype cdate cval1 cval2
1 2020-01-01 34 A
2 2020-01-01 33 B
3 2020-01-01 21 A
1 2020-01-02 35 A
2 2020-01-02 30 C
3 2020-01-02 28 B
我需要将ctype列转换为非行，以获得以下数据帧：
cdate cval1_1 cval1_2 cval_3 cval2_1 cv
浏览 0提问于2021-09-21得票数 0
1回答
是否可以将单级列数据帧更改为多列数据帧？如果我们有这样的数据帧， import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [0, 1, 2, 3],
'b': [4, 5, 6, 7],
'c': [3, 5, 6, 2],
'd': [1, 5, 7, 0],
}) 我们可以像下面这样更改它的列名吗？所以，简单地说，我尝试做的是在不改变数据帧的值的情况下拥有2级的列索引。 A B
a b c d
0 0
浏览 10提问于2021-02-03得票数 0
回答已采纳
1回答
如何合并两只熊猫的数据/系列
、、、、
我正在尝试将多个熊猫数据帧合并为一个。我有一个主框架与位置的测量。其他数据帧包含一个位置的多个测量值。如下所示：
df 1:位置ID \x_
1
df 2:位置ID /日期-测量
1.1.1.1.
df 2:位置ID /日期-测量
1月2日12:30 3 1月16日12 :30 9.
df n:位置ID _。
1月1日12:30 4月16日12 :30 6月20日11:30 7
我试图创建这样一个数据框架：
df_final:位置ID :X，Y，Y，Z，1，1，12:00，1，16，12 :30，12:30，20，11:30等等。
1 1 2 3 1 4 NaN 2 3 2 3 3
浏览 0提问于2019-05-09得票数 0
1回答
我正在尝试将我的数据帧重塑为一个[-1, 1]数组。 我试过了 z.reshape(-1,1) 我需要[-1, 1]数组，以便为我的时间序列模型缩放我的数据。
浏览 7提问于2019-04-10得票数 0
1回答
能否请您帮助如何转置数据帧：
从这个开始：
data = {'ID' : [1,1,1,2,2,2,2],
'Name' : ['OO', 'XX', 'YY','ZZ', 'MM', 'VV', 'RR'],
'Rank' : [5,6,7,8,9,10,11],
'Price' : [20,30,40,50,60,70,80]}
df = pd.DataFrame
浏览 0提问于2021-09-14得票数 0
例如，我有一个数据帧，如下所示：
col1 col2 col3
0 2 1
我想把它替换掉，这样
{0: [a,b], 1: [c,d], 2: [e, f]}
因此，我想以下面这样的数据帧结束：
col1 col1b col2 col2b col3 col3b
a b e f c d
我想在转换后将这些数据输入到tensorflow中，这样如果tensorflow接受的话，下面的输出可能也是可以接受的。
col1 col2 col3
[a,b] [e,f] [c,d]
下面是我当前的代码：
field_names = ["elo
浏览 0提问于2020-07-25得票数 3
我有像这样的熊猫数据帧。
但是我想让'KDB‘列像这样(没有索引)，有人能帮我吗？
[9. 3. 3. 2. .....]
我尝试使用pd.DataFrame.to_numpy()，但得到的结果如下所示。
[[ 9]
[ 3]
[ 3]
[ 2]
...]
浏览 0提问于2020-02-25得票数 0
1回答
我的任务如下:我需要从头开始以数据帧的形式构建几个表。具体地说，每个标识符的每个表都是相同的(一种汇总统计表)。例如：
<code>A0</code>
结果给了我这个结果：
<code>A1</code>
我有一个计算那里使用的所有值的函数，最后它从一个值字典中创建了上面给出的数据帧。我需要能够设置一个由两个部分组成的多索引:第一个(或外部)是标识符(比如'Roger')，第二个(或内部)是我已有的内容，即列表<code>D2</code>。结果应该如下所示：
<code>A3</code
浏览 8提问于2020-03-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个包含1列数据的多索引数据帧，如下所示：
Weight
Ticker date
ABC 2017-03-31 00:00:00 .00292
... ... ...
我引用它如下：
df.loc[(ticker,date),'Weight']
我得到的不是返回值，而是：
Ticker date
ABC 2017-03-31 0.00292
而不是这样：
0.00292
当我输入info(
浏览 0提问于2018-05-19得票数 0
假设我有以下数据帧：
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
浏览 0提问于2015-06-19得票数 3
2回答
假设我有一个Panda DataFrame，它看起来如下：
输入
Name Key Val
David A 1
Roe B 2
John A 3
Nat B 4
我想按键拆分，按名称分组。
输出
Name A B
David 1 nan
John 3 nan
Nat nan 4
Roe nan 2
你能建议一下做这件事的方法吗？
下面是生成数据帧的代码。
import pandas as pd
# Initializing the nested list with Data-set
data = [
浏览 0提问于2021-03-06得票数 2
1回答
我想请教一下您的意见。 如何将第一个数据帧转换为下面的第二个数据帧？ 大陆、国家和位置是列索引的名称。 Polution_level将被添加为第一个数据帧上出现的值的列名。 Continent Asia Asia Africa Europe
Country Japan China Mozambique Portugal
Location Tokyo Shanghai Maputo Lisbon
Date
01 Jan 20 250
浏览 19提问于2020-12-15得票数 1
假设我生成的数据帧如下所示
dataframe <- data.frame(name = (rep(c('A', 'B', 'C', 'D'), 25)), probe = rep(number, each = 4), a = rnorm(100), b = (rnorm(100)+1), c = (rnorm(100)+5))
> head(dataframe)
name probe a b c
1 A 1 0.03394554 2.973
浏览 0提问于2015-10-13得票数 1
2回答
感谢您的耐心。
我正在处理一个详细描述患者和药物的大型数据集。
药物很难编码，因为它们(通常)没有意义，除非与剂量相匹配。
我有一个带有向量的数据帧(Drug1，Drug2.....药物16)，其中单个患者由行表示。这些载体实际上是因子，有100个可能的水平(患者可能服用的所有药物)。
我要做的就是生成一个逻辑向量(TTTTFFFFTTT……)然后我可以绑定到一个数据帧中，它将告诉我一个患者是否在服用某种特定的药物。
然后，我可以使用特别重要的药物的存在或不存在作为模型中的分类协变量。
我尝试过grep，沿行搜索，我可以生成一个标识符向量，但我似乎不能生成逻辑向量。
我意识到我做的事情是完全错
浏览 1提问于2011-02-09得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个有2列的数据帧，它表示需要创建的2D数组的X&Y维度。二维数组中的值将来自数据帧中的另一列。如果数据帧中有1个以上的值列，则需要创建相同数量的2D列表。 到目前为止，假设数据帧中只有1个值列，我已经能够创建1个2D列表。我基于dataframe中的X&Y列创建了一个相同维度的空2D列表。然后，我循环遍历数据帧的每一行，并根据该行中X&Y的值填充2D列表。 示例数据帧。X表示2D列表的“列”，Y表示2D列表的“行”。在这种情况下，2D列表是3x2。列(numeric_result、电压)将填满2D列表。 | parent | child | nume
浏览 12提问于2019-04-26得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
