# 确保df1是原始状态，并创建一个副本用于演示 df1_original = pd.DataFrame({'a':(1,2,3,4),'b':(10,20,30,40),'c':(100,200,300,400)}) df2 = pd.DataFrame({'a':(1,2,3),'b':(10,20,30),'c':(1111,2222,3333)}) # 解决方案一：创建新DataFrame # 1. 合并df1的关键列与df2 merged_df = df1_original[['a', 'b']].merge(df2, on=['a', 'b'], how='left') # 2. 使用combine_first填充NaN值，并保留df1_original的非匹配行 result_df = merged_df.combine_first(df1_original) print("\n解决方案一结果 (result_df):") print(result_df)输出： a b c 0 1 10 1111.0 1 2 20 2222.0 2 3 30 3333.0 3 4 40 400.0注意事项： 此方法会生成一个新的DataFrame result_df，而不是原地修改 df1_original。
它能携带更丰富的错误信息，通过自定义异常类来表达具体的错误类型和上下文。
若范围大但取数少，可用set辅助去重。
例如： type MyError struct { Code int Message string Err error } func (e *MyError) Error() string { return fmt.Sprintf("[%d] %s: %v", e.Code, e.Message, e.Err) } func (e *MyError) Unwrap() error { return e.Err } 这样既能格式化输出，也能通过 Unwrap 与 errors 包配合使用。
使用CDATA节可以保持其原始形式：<![CDATA[<a href="http://example.org">My Example Website</a>]]>。
然而，理解其局限性，特别是它只处理 print 输出而不能阻止其他副作用，以及在多线程环境中的潜在影响，对于正确应用此策略至关重要。
可以选择创建自定义函数来重用代码，或者直接在每个页面中复制 CSS 代码。
这个ID可以由系统自动生成，比如一个递增的整数。
配置 Go 开发环境 为了确保 go get 能够正常工作，并使系统能够找到安装后的可执行文件，正确配置 GOPATH 和 PATH 环境变量至关重要。
模板函数通过template<typename T>定义，支持类型自动推导和多类型参数，如max(T a, T b)可处理int和double等类型，printPair(T t, U u)支持不同类型输出，需在头文件中定义并确保操作符有效。
enumerate 同时提供了索引和值，方便我们匹配 Start 和 End 列表。
此时，如果之前的错误是由于 PHP 环境配置不当引起的，应该能够成功执行数据库迁移。
直接传引用会失败，因为 std::thread 构造函数会拷贝参数。
你需要将错误信息、发生时间、相关文件路径、用户ID等详细信息记录到日志文件或日志服务中。
避免将父类指针再转回子类指针时使用 static_cast 而不做检查，可能导致未定义行为。
登录后默认跳转到 /home，你可以修改 RouteServiceProvider 中的重定向路径。
我曾经就遇到过因为没有用 is_dir() 确认目标路径是目录，结果尝试在文件上创建子文件，导致程序崩溃的情况。
Go 语言没有方法重载，因此通过接口和多态实现访问者分发是常见做法。
这通常不是我们期望的行为，因为我们可能只关心最外层函数的总执行时间。
只要服务能正常注册到网格中，后续的流量管理、安全、可观测性都可以通过 Istio 的 CRD 来控制，真正实现业务与治理解耦。

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