将Pandas对象转换为数组
是指将Pandas库中的DataFrame或Series对象转换为NumPy数组的操作。Pandas是一个强大的数据分析工具，而NumPy是Python中用于科学计算的基础库之一。
将Pandas对象转换为数组有以下几种方法：
- 使用
.values属性：DataFrame或Series对象都具有.values属性，可以直接调用该属性将其转换为NumPy数组。例如，对于一个DataFrame对象df，可以使用df.values将其转换为数组。 - 使用
.to_numpy()方法：DataFrame和Series对象都提供了.to_numpy()方法，可以将其转换为NumPy数组。例如，对于一个DataFrame对象df，可以使用df.to_numpy()将其转换为数组。 - 使用
.to_array()方法：Series对象还提供了.to_array()方法，可以将其转换为NumPy数组。例如，对于一个Series对象s，可以使用s.to_array()将其转换为数组。
将Pandas对象转换为数组的优势是可以方便地利用NumPy提供的丰富的科学计算和数据处理功能。同时，NumPy数组在处理大规模数据时具有较高的性能。
应用场景：
- 数据分析和处理：将Pandas对象转换为数组可以方便地进行数据分析和处理，例如统计计算、数据可视化等。
- 机器学习和深度学习：许多机器学习和深度学习库（如Scikit-learn、TensorFlow等）都支持使用NumPy数组作为输入数据，因此将Pandas对象转换为数组可以方便地与这些库进行集成。
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- 腾讯云对象存储（COS）：腾讯云提供的分布式对象存储服务，可以存储和管理大规模的非结构化数据。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos
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- 腾讯云人工智能（AI）：腾讯云提供的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等功能。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai
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1回答
如何将sklearn缩放器应用于pandas数据帧的所有行。这个问题与相关。如何将sklearn缩放器应用于一行的所有值？
注意:我知道对于特性缩放来说，在列中包含特性和按列缩放特性是很正常的，就像refenced问题中那样。然而，我想使用sklearn标度器来预处理可视化数据，在我的例子中，按行扩展是合理的。
浏览 11提问于2019-11-13得票数 1
回答已采纳
我想在现有的数据框中填入另一列。该列将包含字典的值。这些值是令牌列表。到目前为止，它还不起作用，有没有办法将它们添加到数据帧中？
df = pd.read_csv(sys.argv[1], na_values=['no info', '.'], encoding='Cp1252', delimiter=';')
s = pd.DataFrame(dict1).T.reset_index()
print(s)
#result
'''
index 0 1 2
0
浏览 40提问于2019-07-16得票数 1
这是我的密码
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df['country'] = ['UK', 'UK', 'USA', 'USA', 'USA']
df['name'] = ['United Kingdom', 'United Kingdom', 'United States', 'United States', 'United States']
df[
浏览 7提问于2022-04-19得票数 -1
4回答
我有一个numpy数组，我想把它转换成一个dataframe。
import numpy as np
import pandas as pd
nparray = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
如何将其转换为数据，其中数据将如下所示：
col1 col2
1 6
2 7
3 8
4 9
5 10
浏览 6提问于2020-12-15得票数 1
回答已采纳
为什么当我把一栏变成熊猫的一个类别时，我会收到两种不同的行为？
例如，假设我创建了一个
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> pd.__version__
u'0.22.0'
>>> np.__version__
'1.14.0'
>>> df = pd.DataFrame(columns=['nombre'], data=[1,2,3,4])
现在，我将列转换为一个对象：
>>&g
浏览 0提问于2018-02-07得票数 3
回答已采纳
我正在从一个DataFrame文件中读取hdf5：
import pandas as pd
store = pd.HDFStore('some_file.h5')
df= store['df']
store.close()
使用info显示：
In [11]: df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 21423657 entries, 0 to 21423656
Data columns (total 5 columns):
date datet
浏览 2提问于2015-09-17得票数 1
回答已采纳
我是一个数据过滤器，它的列是：'pandas.core.series.Series‘，列的每个元素都是字符串'str’
但是当我过滤数据时，我得到了：'pandas.core.series.Series‘
而不是我想得到的元素。
people_pipe.Empresa[people_pipe['Correo electrónico']=='dae@mrboho.com']
退出：
1 Mrboho名称: Empresa，dtype: object
而不是得到：
people_pipe.Empresa[1]
退出：
‘姆博霍’
浏览 0提问于2020-08-12得票数 1
回答已采纳
我想移动一个存储在old_field中的数组，如下所示：
[{id: "XXX", ...}, {"id": "YYY", ...}, ...]
在new_field中，如下所示：
{"XXX": {id: "XXX", ...}, "YYY":, {id: "YYY", ...}, ...}
因此，我尝试执行以下几个迭代：
$addFields: {
new_field: {
$reduce: {
input: "$old_field",
浏览 5提问于2022-11-18得票数 0
回答已采纳
我可以将pandas字符串列转换为分类列，但当我尝试将其作为新的DataFrame列插入时，它似乎会被直接转换回字符串系列：
train['LocationNFactor'] = pd.Categorical.from_array(train['LocationNormalized'])
>>> type(pd.Categorical.from_array(train['LocationNormalized']))
<class 'pandas.core.categorical.Categorical'&
浏览 1提问于2013-03-12得票数 8
回答已采纳
在使用PeriodIndex时，pandas JSON函数会创建无法读取的Series.to_json()。出现的错误是：json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ':' delimiter: line 1 column 5 (char 4)
我尝试过改变方向，但是在所有这些序列化和反序列化的组合中，索引都丢失了。
idx = pd.PeriodIndex(['2019', '2020'], freq='A')
series = pd.Series([1, 2], index=idx)
jso
浏览 0提问于2019-06-04得票数 3
3回答
要从numpy创建一个pandas数据帧，我可以使用：
columns = ['1','2']
data = np.array([[1,2] , [1,5] , [2,3]])
df_1 = pd.DataFrame(data,columns=columns)
df_1
如果我改用：
columns = ['1','2']
data = np.array([[1,2,2] , [1,5,3]])
df_1 = pd.DataFrame(data,columns=columns)
df_1
其中每个阵列是一列数据。但这会抛出错误：
浏览 7提问于2018-05-25得票数 4
回答已采纳
我有一个Laravel应用程序，具有一个具有长序列的底层数据库。我想为用户提供下载JSON格式的数据库的机会。为此，我首先获取记录，然后将它们转换为JSON格式并写入文件。但是，当我将应用程序移动到生产服务器时，它为我提供了 You don't have permission to access /saveJson on this server. 日志中的错误消息如下： [2021-01-07 19:08:50] local.ERROR: Allowed memory size of 1887436800 bytes exhausted (tried to allocate 6758
浏览 60提问于2021-01-08得票数 0
回答已采纳
为了从PHP会话中获取值，我尝试了许多种排列方式。会话是一个对象数组，我认为它具有键值对。这是键/值foreach循环输出的结构
Array
(
[laboratory_roster] => Array
(
[employee_entrance] => stdClass Object
(
[step] => employee_entrance
[employee_first_name] => asdfasd
浏览 1提问于2017-12-23得票数 2
我有一个Excel 'sample1.xlsx‘，它包含以下细节：
0 1 2
0 Name Address Phone No.
1 abc 22/2 0154235
2 xyz 12-3 9832033
我正在寻找一个实现，以从上面的excel文件中删除标题，使用熊猫数据文件：-
0 1 2
0 abc 22/2 0154235
1 xyz 12-3 9832033
然后，将所有行和列合并到一个单元格中，在元素之间有一个空格，并将输出写入另一个excel文件：-
浏览 0提问于2020-01-09得票数 1
回答已采纳
我正在读取csv文件，在该csv文件中有一个列
RFMin和RFMax
1000 3333
5125.5 5888
我希望RFMIn和RFMax之间有10个数字，在python中使用linspace
import pandas as pd
Import numpy as np
df = csv.read_csv(filePath)
RFRange = np.linspace(RFMIn, RFMax, 10)
RFRange = RFRange.flatten()
RFarray=[]
for i in RFRange:
RFarray.append(i)
d
浏览 3提问于2020-05-27得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在从一个Pandas数据帧创建一个矩阵，如下所示：
dense_matrix = np.array(df.as_matrix(columns = None), dtype=bool).astype(np.int)
然后转换成一个稀疏矩阵：
sparse_matrix = scipy.sparse.csr_matrix(dense_matrix)
有没有办法从df直接转到稀疏矩阵？
提前谢谢。
浏览 0提问于2013-12-09得票数 48
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3回答
我想读取指定列的字符串类型的csv文件，数据文件位于以下位置：
请下载并保存为$HOME\cbond.csv(由于GFW的原因，无法上传到dropbox和其他网盘，建国云提供英文界面，创建自己的免费账号并下载我的样本数据文件)。
import pandas as df
df = pd.read_csv('cbond.csv',sep=',',header=0, converters={'正股代码':str})
我使用转换器将csv文件中的列正股代码设置为字符串类型，并使用df.info()检查所有列的数据类型。
df.info()
<cl
浏览 31提问于2020-02-21得票数 4
回答已采纳
3回答
Problem：试图通过Java从电子天平中读取
我正在尝试使用Java从com端口读取数据。到目前为止，我已经成功地创建了一个小型应用程序，该应用程序使用Java SerialPort和InputStream类从comport读取。
应用程序使用SerialPortEventListener来侦听通过缩尺向计算机发送的事件。到目前为止，通过使用事件侦听器中的InputStream从comport读取一些字节，我已经取得了一些成功，但是输出没有任何意义，我一直以以下形式获得消息：
[B@8813f2
或
[B@1d58aae
为了澄清，当我与比例的键盘交互时，我在屏幕上接收这些信息。我只是需要
浏览 3提问于2011-04-09得票数 0
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1回答
我正在寻找一种方法来将“-”替换为同一行中的值。 这是我的原始df： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A':['1','-','-','4','5'], 'B': [5, 6, 7, 8, 9]})
df 但是，我如何得到结果df： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A':['1'
浏览 14提问于2021-08-19得票数 2
回答已采纳
我对这个错误很疯狂，我正在尝试做一个Ajax登录表单，这是我的代码：
我的HTML：
<div id='login-box' name='login-box' class='radius-all-tiny'>
<div class='bt-wrapper bt-wrapper-hover'>
<span class='bt-icon bt-icon-hover btn-users'></span>
浏览 4提问于2014-03-18得票数 0
我发现了许多类似的问题，但从来没有一个解决方案不包括蛮力重组。
使用这个简单的子例程：
Sub readwrite()
Dim arr As Variant
Dim i As Long
arr = Range("F2:F36").Value
For i = LBound(arr) To UBound(arr)
arr(i, 1) = CStr(arr(i, 1))
Next i
Range("G2:G36").Value = arr
End Sub
我将从英国地区转换为美国日期格式，而不是这样：
浏览 4提问于2020-12-13得票数 0
我用LogisticRegression来模拟kaggle.com的泰坦尼克号问题。我想用年龄，性别等多个变量来模拟我的乙状结肠功能。如果只对一个变量使用，例如性别，同样的方法可以很好地工作，但是当用于多个变量时，它会抛出以下错误
TypeError: float()参数必须是字符串或数字，而不是“方法”
我的猜测是，我没有正确地使用整形方法。PS :我是python和sklearn库的初学者。手下留情。
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np
浏览 2提问于2016-05-12得票数 0
我需要将散列对象转储到JSON，我想知道这三种方法中的哪一种，to_json、JSON.generate或JSON.dump是最好的方法。
我已经测试了这些方法的结果，它们是一样的：
> {a: 1, b: 2}.to_json
=> "{\"a\":1,\"b\":2}"
> JSON.generate({a: 1, b: 2})
=> "{\"a\":1,\"b\":2}"
> JSON.dump({a: 1, b: 2})
=> "{\"
浏览 7提问于2015-09-24得票数 11
回答已采纳
3回答
我环顾四周，却找不到确切的答案。我对Javascript还不熟悉，所以希望能找到一个简单的答案
我正在学习toString / valueOf，它们本质上是在做同样的事情
有人能解释一下为什么这些东西需要使用吗？例如，在下面的代码中，如果document.write(array);将做同样的事情，为什么需要valueOf / toString？
var array= ["James Jones", "123 Street", 500.20];
document.write(array.toString());
浏览 2提问于2018-08-01得票数 0
1回答
我有一长串熊猫的数据框架，根据类型，"pandas.core.series.Series“。这个列表中可能有一百万个条目。我通过用numpy.array_split分割数据帧来创建它。
据推测，目前每个数据帧只包含一个数字：
In[29]: df1[0:5]
Out[29]:
[1 12149992.0
Name: 3121916261129, dtype: float64, 2 12149995.0
Name: 3121916261129, dtype: float64, 3 12149997.0
Name: 3121916261129, dtype: float
浏览 0提问于2018-10-04得票数 0
回答已采纳
我想知道为什么HDFStore会在pandas中的字符串列上给出警告。我认为它可能是我的实际数据库中的NaNs，但在这里尝试它会给我两个列的警告，即使其中一列不是混合的，只是字符串。
使用.13.1 pandas和3.1.1表
In [75]: d1 = {1:{'Mix': 'Hello', 'Good': 'Hello'}}
In [76]: d2 = {2:{'Good':'Goodbye'}}
In [77]: d2_df = pd.DataFrame.from_dict(d2,orie
浏览 3提问于2014-06-06得票数 4
3回答
我有以下数组
object(Illuminate\Database\Eloquent\Collection)#96 (1) {
["items":protected]=>
array(2) {
[0]=>
object(Answer)#97 (20) {
["connection":protected]=>
NULL
["table":protected]=>
NULL
浏览 3提问于2015-08-10得票数 0
我想要将一个矩阵(非常稀疏，有数百万个零和几个其他数字)作为熊猫数据帧保存到.csv文件中，但是数据帧将0保存为0.0 (浮点数而不是整数)，因此文件变得非常大。所以我想将0.0保存为0，以减小输出.csv文件的大小。我正在尝试类似这样的东西： import pandas
table = [[0.88, 4], [0, 0.5]]
pd = pandas.DataFrame(table, columns = ['C1', 'C2'])
pd.to_csv('output.csv', index = False)
pd 并获得输出： C1
浏览 37提问于2020-07-24得票数 0
我只从.xlsx文件中导入了两列，我想要计算一些东西(平均值，偏差，百分比变化)，然后我想绘制所有这些。第一部分没有给我带来任何问题，但是绘图给我带来了问题。
我的代码如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.mlab as mlab
import math
df = pd.read_excel('KDPrviIzbor.xlsx', sheetname='List1', index_col = 0)
ch = d
浏览 0提问于2015-11-13得票数 8
回答已采纳
我有一个包含'geometry'列的geopandas df。显然，'geometry'列是geopandas dfs中的一个特殊列。我可以将BaseGeometry或None值添加到'geometry'列。 gdf
name ... geometry
0 Storages_0 ... POINT (9.34153 47.90014)
1 Storages_1 ... POINT (12.48775 48.04216)
2 Storages_2 .
浏览 78提问于2021-08-27得票数 0
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我需要一个数据被,拆分的单线CSV。我的问题是，当我尝试使用apply遍历我的Dataframe时，我得到了一个Series对象，to_csv方法给了我一个拆分成行的str，将None设置为""，没有任何,。但是，如果我使用for遍历数据帧，我的方法将获得一个Dataframe对象，并在一行中给出一个包含,的str，而不会将None设置为""。 下面是测试这一点的代码： import pandas
def print_csv(tabular_data):
print(type(tabular_data))
csv_data = tabula
浏览 28提问于2021-04-22得票数 3
回答已采纳
1回答
我有麻烦了。
import pandas
df=pandas.DataFrame([[{'a':1,'b':2},3,3],[{'a':2,'b':4},6,5]],columns=['c1','c2','c3'])
print df
c1 c2 c3
0 {u'a': 1, u'b': 2} 3 3
1 {u'a': 2, u'b': 4} 6 5
我想得
浏览 2提问于2016-11-17得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用to_sql将pandas数据帧写入SQL server数据库。数据帧很小(1列，100行)。然而，我得到了一个错误：
cursor.executemany(statement, parameters)
MemoryError
该列的dataType为object (即string)。如果我将dataType转换为INT，则代码执行时不会出现错误。
为什么对象数据会导致内存不足错误?我如何修复它？
浏览 3提问于2020-09-19得票数 0
我正在尝试将每个worker节点(每个元素都是Pandas DataFrame的RDD )上的Pandas DataFrame转换为跨所有worker节点的Spark DataFrame。 示例： def read_file_and_process_with_pandas(filename):
data = pd.read(filename)
"""
some additional operations using pandas functionality
here the data is a pandas dataframe, and
浏览 31提问于2019-06-05得票数 0
回答已采纳
好的，让我来解释一下我被困在什么上面，我想做什么！我有多个.txt文件，它们中都有大量数据(一周中有一天，另一天有日期，其他数据与股票有关)，它们都是降序的(因此，一个.txt文件的第一个数据与另一个.txt文件中的第一个数据匹配)。
我试图让我的代码读取文本文件的所有行(使用File.ReadAllLines)，将读取数据的数据放入一个大数组(如果可能的话)，这样如果用户请求查看“星期三”上的所有数据，或者查看从01/03/1999-31/03/1999到31/03/1999的文本文件中的所有数据，以及命令行上显示的数据(我添加了一个表-运行代码，您就会明白我的意思)，用户必须能够按日或日期
浏览 1提问于2015-04-23得票数 0
回答已采纳
1回答
numpy数组子设置误差
、、、
我有一个类型为numpy稀疏矩阵的A1
scipy.sparse.dok.dok_matrix
带整数值。我试图用它来子集另一个类型的整数矩阵A2
numpy.matrixlib.defmatrix.matrix
通过
A2[A1>0]
它们都有形状(1,10000)。虽然它使用起来很好
A1[A1>0]
我得到以下错误：
>> A2[A1>0]
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-250-19959d659dc5>", line 1, in <
浏览 5提问于2017-10-30得票数 0
回答已采纳
我试图用以下代码对数据进行洗牌。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
data = pd.read_csv('dataset.txt')
np.random.shuffle(data)
但是，运行此操作将给出以下错误。我不明白这个错误是从何而来的。
Traceback (most recent call last):
File "sample2.py", line 12, in <module>
np.rand
浏览 9提问于2016-10-23得票数 1
回答已采纳
2回答
对熊猫来说是新手。
具有以下顺序的DataFrame :带有多个值行的A B C Date1 Date2 D。我想根据季度将整个DataFrame划分为多个数据格式，即(Jan-Mar, Apr-Jun, Jul-Sep, Oct-Dec)。我试图只使用相同的Date1列值。到目前为止，我尝试了以下几种方法：
data_q = data.groupby(pandas.TimeGrouper(freq = '3M'))
日期以2009-11-03表格为准。
浏览 3提问于2015-06-29得票数 1
回答已采纳
嗨，我以前有一个unordered_set来保存我的16个int数组，现在我需要再存储一个int作为它的桶。我想知道是否可以将数组插入到我的unordered_set中，还是可以使用以前使用的模板？
#include <unordered_set>
#include <array>
namespace std
{
template<typename T, size_t N>
struct hash<array<T, N> >
{
typedef array<T, N> argume
浏览 9提问于2013-06-14得票数 6
我正试图在Python语言中执行有序逻辑回归，用rpy2调用R的mass.polr函数(R语言的Python接口)。然而，当我的预测器中有一些共线或几乎共线的列时，我就遇到了麻烦: mass.polr在拟合过程中自动丢弃了其中的一些列，这会在我试图获得对训练数据的预测时导致错误。 下面是一个最小的示例： from rpy2.robjects import r, pandas2ri
from rpy2.robjects.packages import importr
pandas2ri.activate()
mass = importr("MASS")
# datafra
浏览 78提问于2020-07-17得票数 1
我使用的是PDF JS演示应用程序，我给了一个从服务器到查看器的base64格式。这在chrome和mozilla(桌面和移动设备)上工作得都很好，但在Safari上就完全不起作用了。
我认为这个问题是因为XHR，但我没有那么多的经验，所以我不能肯定。
我的替代方案是什么？
浏览 0提问于2015-08-28得票数 0
我有一个Numpy数组的2D坐标：
uv = np.array([[u_1, v_1],
[u_2, v_2],
[u_3, v_3]])
我需要用一个向量将其规范化，该向量包含存储为Pandas系列的每个向量的规范列表：
L = pd.Series([L_1, L_2, L_3])
预期结果：
uv = np.array([[u_1 / L_1, v_1 / L_1],
[u_2 / L_2, v_2 / L_2],
[u_3 / L_3, v_3 / L_3]])
所以，
浏览 10提问于2022-02-17得票数 0
回答已采纳
我想将数据帧的索引(行)从float64更改为字符串或unicode。
我以为这能行得通，但显然不行：
#check type
type(df.index)
'pandas.core.index.Float64Index'
#change type to unicode
if not isinstance(df.index, unicode):
df.index = df.index.astype(unicode)
错误消息：
TypeError: Setting <class 'pandas.core.index.Float64Index'&g
浏览 5提问于2016-02-13得票数 71
回答已采纳
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
dates = np.arange(1990,2061, 1)
dates = dates.astype('str').astype('datetime64')
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, dates.size, size=(dates.size,3)), columns=list('ABC'))
df['year'] = dates
浏览 0提问于2017-10-14得票数 4
回答已采纳
我有一个网址：
这是我从url获取数据并写入excel的代码。
import pandas as pd
url = "https://api.kite.trade/instruments"
df = pd.read_json(url)
df.to_excel("file.xlsx")
print("Program executed successfully")
但是，当我运行这个程序时，我得到了像this_一样的错误
AttributeError: partially initialized module 'pandas' ha
浏览 9提问于2021-04-16得票数 0
我有以下几点 x= np.arange(80,95,1)
y= np.arange(175,185,1) 我想创建包含x和y的pandas数据框？
浏览 72提问于2019-04-27得票数 0
我有一个Object[]，它需要很多HashMap类型的对象。HashMap如下所示：
Object[]
{id=15, name=Hello}
{id=27, name=Hello}
{id=15, name=Hello}
我试着把它传递给HashMap[]，但是没有成功。
我想要迭代并检索一个名称列表。希望你能帮助我。
浏览 3提问于2011-02-02得票数 1
回答已采纳
我正在试着写一个可以把数字转换成字母的代码。例如，1将是“A”，2将是“B”，3将是“C”，以此类推。我正在考虑写26个if语句。我想知道有没有更好的方法...
谢谢!
浏览 1提问于2012-02-13得票数 6
1回答
我有一个与多行类似的数据框架：
id type date_1 date_2 time_delta
1 a 2019-01-19 2019-01-10 9 days
1 b 2018-01-10 2019-01-10 -365 days
time_delta列等于从date_1中减去date_2，列date_1和date_2采用pandas.datetime格式。
我想删除time_delta列中所有带有负值的行。
我尝试将该行转换为整数，然后删除如下行：
df[
浏览 0提问于2019-01-19得票数 2
3回答
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('~/test.txt')
list(df.columns.values)
我得到以下输出：
['time', 'Res_fs1', 'angle1', 'Res_fs2', 'angle2', 'Res_ps1', 'Force1',
'Res_ps2', 'Force2', 'object']
当我尝试使
浏览 2提问于2017-06-28得票数 0
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