基于切片和选择的熊猫索引
是一种用于数据存储和检索的索引技术。它结合了切片和选择两种方法，旨在提高数据的访问效率和查询性能。
切片是将数据分割成多个较小的片段，每个片段包含一部分数据。通过将数据切片存储在不同的位置，可以实现数据的分布式存储和并行处理。切片可以提高数据的读写速度和系统的可扩展性。
选择是根据特定的条件从数据集中选择出符合条件的数据。选择操作可以通过索引来加速，而熊猫索引就是一种用于加速选择操作的索引结构。它可以根据数据的某个属性值快速定位到符合条件的数据，避免了全表扫描的开销，提高了查询的效率。
基于切片和选择的熊猫索引在云计算领域具有广泛的应用场景。例如，在大规模数据存储和分析中，熊猫索引可以加速数据的查询和分析，提高数据处理的效率。在实时数据处理和流式计算中，熊猫索引可以快速定位到符合条件的数据，实现实时的数据过滤和处理。在物联网领域，熊猫索引可以用于快速检索和查询设备数据，实现智能化的设备管理和控制。
腾讯云提供了一系列与熊猫索引相关的产品和服务。其中，腾讯云数据库TDSQL是一种支持熊猫索引的关系型数据库，可以提供高性能的数据存储和查询服务。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云数据库TDSQL的信息：
腾讯云数据库TDSQL产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
总结起来，基于切片和选择的熊猫索引是一种用于数据存储和检索的索引技术，它结合了切片和选择两种方法，可以提高数据的访问效率和查询性能。在云计算领域，熊猫索引具有广泛的应用场景，腾讯云提供了相应的产品和服务来支持这一技术。
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2回答
来自R，我试着让我的头为熊猫数据切片整数。令我困惑的是，使用相同的整数/切片表达式对行和列进行不同的切片行为。
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({'a': range(0,6),
'b': range(7,13),
'c': range(14, 20)})
x.ix[0:2, 0:2] # Why 3 x 2 and not 3 x 3 or 2 x 2?
a b
0 0 7
1 1 8
2 2 9
我
浏览 2提问于2015-12-28得票数 3
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我对熊猫的iloc功能有点困惑，因为我想选择一个列的范围，输出与预期不同。行选择也会发生同样的情况，所以我编写了一个小示例：
template = pd.DataFrame(
{'Headline': ['Subheading', '', 'Animal', 'Tiger', 'Bird', 'Lion'],
'Headline2': ['', 'Weight', 2017, 'group1',
浏览 0提问于2018-08-13得票数 4
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例如，我尝试使用Pandas或任何内置函数进行迭代，以显示10行的多个行。
例如，有50条记录，我想显示10条记录的倍数，这将是记录ID 0,10,20,30,40,50。
浏览 1提问于2020-06-06得票数 0
1回答
我的dataframe中有Data2列。我试图通过向NewCol列应用一个筛选器来创建一个新列(‘Data2’)。下面的代码工作，新列的结果是正确的。但在运行代码时，我会得到以下错误消息。我怎么才能解决这个问题？我认为这会影响性能。
C:\Python27\lib\site-packages\IPython\kernel__main__.py:2: SettingWithCopyWarning:值试图在来自DataFrame的片的副本上设置。
请参阅文档中的注意事项：
# In[1]:
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas im
浏览 2提问于2015-08-27得票数 0
2回答
我想我遗漏了一些非常简单的东西，但我尝试使用类似list的.loc[...]索引来选择数据文件中除最后一行之外的所有行。
设置：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a':[1,2,3,4,5],
'b':[6,7,8,9,0]
})
尝试代码：
df.loc[:-1, 'a'] = df.loc[:-1, 'b']
但是df.loc[:-1, 'a']产生的结果是：Series([], Name: a, dtype: int6
浏览 3提问于2017-06-11得票数 1
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我有一个熊猫系列
TimeUS
33715400 253.07
33715600 253.07
33715800 253.07
33716000 253.10
33716200 253.11
...
34047400 253.15
34047600 253.04
34047800 252.89
34048000 252.90
40482000 252.95
我需要得到这个数据的子集，但是当我调用类似的
s = data[33716200:]
我得到了一个空的系列。为什么会发生这种情况？
浏览 4提问于2022-06-03得票数 0
我正在切割一只熊猫的数据，而且我似乎正在使用.loc得到意想不到的切片，至少与numpy和普通蟒蛇切片相比是如此。参见下面的示例。
>>> import pandas as pd
>>> a = pd.DataFrame([[0,1,2],[3,4,5],[4,5,6],[9,10,11],[34,2,1]])
>>> a
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
2 4 5 6
3 9 10 11
4 34 2 1
>>> a.loc[1:3, :]
浏览 0提问于2019-03-15得票数 8
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我需要减少(或选择)，例如，4个索引的倍数。我有一个2MS的数据，我想得到更少的数据，为未来的阴谋。所以我们的想法是处理1/4的数据。如果有人知道的话，只留下4-8- 16 - 20 - 4*n (或者可能相同，但5*n)的行，我会感激的。
浏览 5提问于2016-09-02得票数 1
2回答
不知道这里有什么问题..。我想要的是这个系列中的第一个也是唯一的元素。
>>> a
1 0-5fffd6b57084003b1b582ff1e56855a6!1-AB8769635...
Name: id, dtype: object
>>> len (a)
1
>>> type(a)
<class 'pandas.core.series.Series'>
>>> a[0]
Traceback (most recent call last):
File "<pys
浏览 1提问于2017-07-13得票数 4
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我刚开始学习Python和Pandas，在许多教程中我看到了iloc函数的使用。人们总是说，您可以使用这个函数来引用dataframe中的列和行。但是，您也可以不使用iloc函数直接这样做。下面是一个输出相同的例子：
# features is just a dataframe with several rows and columns
features = pd.DataFrame(features_standardized)
y_train = features.iloc[start:end] [[1]]
y_train_noIloc = features [start:end] [[1
浏览 2提问于2020-10-21得票数 2
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1回答
我尝试使用Pandas使用枢轴表来分析数据。
对于多索引，一切都很好。
我有一张枢轴表：
>>>print(pivtab)
count win
pp ps
8000 8200 4 2
8100 8200 2 1
8300 3 1
现在，我可以选择例如，列"count“中第2行的值。
>>>print(pivtab["count"][1])
2
当只使用一个索引枢轴表时，会出现意想不到的行为。枢轴表如下所示：
c
浏览 0提问于2018-07-01得票数 3
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我在读
由于我不明白的原因，熊猫不会在我的Excel的最后一栏中读取公式的值。
Excel中的W列只是每一行D到V列的总和。
我需要将这个Excel保存为.csv，以便导入到MySQL中。所以我用熊猫。
print('Now converting to csv .... ')
newname = target.split('.')
savename = newname[0] + '.csv'
#read_file = pd.read_excel (pathTarget + target)
df = pd.read_excel (pathTarge
浏览 1提问于2021-10-17得票数 0
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我有一个名为pop的DataFrame：
California 2000 33871648
2010 37253956
New York 2000 18976457
2010 19378102
Texas 2000 20851820
2010 25145561
我想打印2010年在加州和德克萨斯州的价值。每当我尝试pop[['California','Texas'], 2010]时，我都会遇到错误，'(['Califor
浏览 2提问于2020-08-19得票数 1
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熊猫系列浮动指数
、、、
我试着用浮点数作为熊猫系列的索引，但它似乎不合适。例如，在下面的代码中，当我试图调用值策略9.7时，它会返回错误。我认为这是因为浮点数9.7没有准确地存储在计算机中(例如，9.7000000001)。有什么可以绕开的吗？还是使用浮点索引不是个好主意？
任何投入都是非常感谢的。谢谢!
import numpy as np
import pandas as pd
W_grid = np.arange(100)*0.1
policy = pd.Series(np.random.rand(100), index = W_grid)
policy[9.7]
KeyError
浏览 0提问于2015-03-24得票数 6
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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我对numpy和Pandas之间的以下区别感到有点惊讶/困惑
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.randn(10,10)
> a[:3,0, newaxis]
array([[-1.91687144],
[-0.6399471 ],
[-0.10005721]])
但是：
b = pd.DataFrame(a)
> b.ix[:3,0]
0 -1.916871
1 -0.639947
2 -0.100057
3 0.251988
换句话说，numpy不包含s
浏览 3提问于2013-02-28得票数 5
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我有一只熊猫的数据
df = pd.DataFrame({'AKey':[1, 9999, 1, 1, 9999, 2, 2, 2],\
'AnotherKey':[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]})
我希望将一个新值赋给特定的列，并为该列中具有特定值的每个元素分配一个新值。
假设我希望将新的值8888分配给具有值9999的元素。我尝试了以下几点：
df[df["AKey"]==9999]["AKey"]=8888
但是它返回以下错误：
A value is trying to be set on a co
浏览 0提问于2019-02-19得票数 0
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2回答
这也许是个愚蠢的问题，但它把我逼疯了。我有一个由8807篇文章组成的语料库：
print(type(doc_set))
class 'pandas.core.series.Series'
print(len(doc_set))
8807
从这个列表中，我只想选择第一个。我尝试过doc_set[1]，但它检索了46篇文章。知道如何选择一篇特定的文章吗？谢谢
浏览 6提问于2016-05-26得票数 0
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我想从我的熊猫DataFrame中选择'd‘和'f’栏，以及前两列，不管它们的名字是什么。
In [7]: df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6],
...: 'c': [7, 8, 9], 'd': [10, 11, 12],
...: 'e': [13, 14, 15], 'f': [16, 17, 18]})
浏览 3提问于2020-12-27得票数 1
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我试图构建一个随机森林分类器，根据不同的属性确定对象的“类型”。我在理解iloc和将预测器从分类中分离出来有困难。如果第50列是“type”列，我想知道为什么iloc (注释掉)行不能工作，而行y = dataset["type"]工作。我已经附上了下面的代码。谢谢!
X = dataset.iloc[:, 0:50].values
y = dataset["type"]
#y = dataset.iloc[:,50].values
浏览 2提问于2020-06-04得票数 0
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在安提克手册中，矩阵有grid:subgrid和grid:slice，但是我没有找到向量。而grid:subgrid grid:slice不能应用于矢量，存在误差。
更新
现在我不得不用(subseq (grid:copy-to vec 'array) 0 3来做这件事，但这是很棘手的.
浏览 2提问于2013-09-14得票数 0
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2回答
理解熊猫数据索引
、、
摘要:这不起作用：
df[df.key==1]['D'] = 1
但这确实是：
df.D[df.key==1] = 1
为什么？
复制：
In [1]: import pandas as pd
In [2]: from numpy.random import randn
In [4]: df = pd.DataFrame(randn(6,3),columns=list('ABC'))
In [5]: df
Out[5]:
A B C
0 1.438161 -0.210454 -1.983704
1 -
浏览 5提问于2013-01-07得票数 14
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1回答
我有一只熊猫的资料栏，上面有很多标有标签的栏。例如：
import numpy as np
import pandas as pd
cols = ['lat', 'long', 'foo', 'bar', 'year', 'month', 'day', 'hour', 'min', 'sec']
df = pd.DataFrame(np.random.random((10, 10)), columns=cols)
我想把这个数据分割成
浏览 0提问于2020-07-16得票数 0
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7回答
我很好奇，为什么df.ix[2]和df[2:3]都可以工作，而df[2]却不受支持。
In [26]: df.ix[2]
Out[26]:
A 1.027680
B 1.514210
C -1.466963
D -0.162339
Name: 2000-01-03 00:00:00
In [27]: df[2:3]
Out[27]:
A B C D
2000-01-03 1.02768 1.51421 -1.466963 -0.162339
我期望df[2]的工作方式与df[2:3]
浏览 1提问于2013-04-19得票数 496
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1回答
我有一个名为data的多索引(2级)熊猫数据。我用smalldata = data.loc[(slice(start,end),slice(None)),:]在这个数据文件的一部分上创建一个视图。如果我显示smalldata，它将显示我期望的数据。如果我打印smalldata.index，它将根据我为start和end选择的值显示我期望的多个索引。但是，如果打印smalldata.index.levels，则会得到data的完整索引，而不是smalldata索引值的子集。如果我想知道smalldata中索引级别的大小，没有简单的方法可以找到这样的方法。有什么建议吗？而且，这似乎是一个bug，我
浏览 3提问于2021-04-13得票数 0
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2回答
我最近注意到，使用DataFrame遍历.iloc行的函数非常慢。我发现有一个更快的方法叫做.iat，据说它相当于.iloc。我试过了，它使运行时间减少了大约75%。
但我有点犹豫:为什么有一种更快的“等效”方法？这两者的内在运作之间一定有一定的区别，这是它们都存在的原因，而不仅仅是更快的原因。我试过到处找，但就连熊猫的文件都说
DataFrame.iat
快速整数定位标量存取器。
与iloc类似，iat提供基于整数的查找。还可以使用这些索引器进行设置。
但这没什么用。
使用.iat有限制吗？为什么更快，是不是更烂？还是我只是转而使用.iat，并愉快地忘记了.iloc曾经存在过？
浏览 7提问于2017-09-26得票数 14
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1回答
我有一个数据集，其中包含贡献者的id和contributor_message。我想用相同的信息检索所有示例，比如contributor_message ==，“我支持这个提议，因为.”。
我使用data.locdata.contributor_message ==‘我支持这个提议是因为.索引->所以基本上您可以在DataFrame中得到具有相同信息的索引，比如这些索引是1，2，50,9350,30678，……
然后我尝试了data.iloc[1,2,50]，这给了我正确的答案，即指数与DataFrame指数匹配。
但是，当我使用data.iloc9350或更高的索引时，我将而不是得到相应
浏览 0提问于2018-04-21得票数 3
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s2 = pd.Series([10,20,30,40,50,60], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
当我使用下面的标签选择片时
print(s2['b':'e'])
输出是
b 23
c 33
d 43
e 54
dtype: int64
但是，当我使用索引选择片时，如下所示
print(s2[1:4])
输出是
b 23
c 33
d 43
dtype: int64
为什么当我
浏览 1提问于2021-12-29得票数 1
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3回答
请帮助我理解这个特殊的切片是如何逆转系列的顺序的。我经常很难理解使用[]的切片。有没有一页纸可以解释。我想我理解切片是如何与loc和loc一起处理熊猫数据的。这是一个实用的考试
a=pd.Series(range(0,10))
a[::-1]
浏览 3提问于2016-03-07得票数 0
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我不明白为什么我要得到KeyError:时间戳(‘.’)当使用loc on date索引时。
给定df：dtypes are datetime64[ns], int, int，dtypes are datetime64[ns], int, int
DATE1 VALUE2 VALUE3
2021-08-20 00:00:00 11 424
2021-08-21 00:00:00 22 424
2021-08-22 00:00:00 33 424
2021-08-23 00:00:00 44
浏览 1提问于2021-08-30得票数 1
以数据格式di为例，由以下人员创建：
import pandas as pd
data = {
"Event": ['Biathlon', 'Ski Jump', 'Slalom', 'Downhill'],
"Award": ['Gold', 'Bronze', 'Gold', 'Silver'],
"Points": ['100', '10', '1
浏览 2提问于2016-02-27得票数 2
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3回答
我有16个row类的元素
我试图通过切片来改变一次显示的元素。
$(document).ready(function() {
$('.row').slice(0, 2).show();
$('.row').slice(3, 16).hide();
$('#next').click(function() {
$('.row').slice(0, 2).hide();
$('.row').slice(3, 5).show();
$('.row').slice(6, 15).h
浏览 0提问于2012-05-10得票数 0
回答已采纳
我成功地用StackOverflow解决了许多问题，但这是我第一次在其他地方找不到问题，自己也解决不了.
我在jupyter笔记本上工作，里面有熊猫的数据，包括文字评论和亚马逊产品的评分。下面是我的代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("AmazonSampleForStudentOffice.csv")
reviews = data[['reviewText', 'score', 'len_text']]
reviews.head(5)
其结果是：
reviewText scor
浏览 0提问于2020-03-31得票数 1
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背景
scikit-learn API基于有状态对象，这些对象以2D numpy数组作为输入，计算转换(在对象内部)，然后将其应用于其他2D数组。例如：
arr = np.arange(4).reshape(2,2)
scaler = sklearn.preprocessing.StandardScaler()
scaler.fit(arr) # scaler state has changed, nothing returns
scaler.transform(arr) # a transformed version of arr returns
我的问题
我想将转换应用到存储在pandas
浏览 1提问于2018-04-10得票数 1
1回答
我正在探索MultiIndex，但由于某种原因，基本的索引对我不起作用。
指数：
In [119]: index
Out[119]: MultiIndex(levels=[[u'Group 1', u'Group 2'], [u'A01', u'A02', u'A03', u'A04']],
labels=[[0, 1, 0, 0], [0, 1, 2, 3]],
names=[u'Group', u'Well'])
数据文件：
df =
浏览 1提问于2017-08-14得票数 0
2回答
拿一张数据，比如说
df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]],columns=['A','B'])
A B
0 1 2
1 3 4
2 5 6
现在我想更改第一列中的单元格。
我可以这样做：
df.loc[df['A'] > 1,'A'] = 10
A B
0 1 2
1 10 4
2 10 6
但如果我没有列名呢？
df.iloc[:,0] > 1给了我和df['A'] > 1一样的面具
而当
df.loc[df.
浏览 6提问于2016-12-15得票数 6
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我做这件事一点问题都没有：
fun_abc(datax.time,datax.data,20)
其中的datax是一个pandas.DataFrame，其中time和data是列。
但是，当我试图将一个范围传递到函数中时，我会得到一个KeyError: 0。
fun_abc(datax.time[100:120],datax.data[100:120],20)
我没法把头绕过去。你能帮帮忙吗？感谢您的关注！
浏览 6提问于2015-02-14得票数 1
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我读了问题和。我对2018年从熊猫数据帧的单元格中获取值的可接受方法有点困惑，因为已经被弃用，关于的文档也有些稀疏。我想按标签选择行，按位置/整数选择列。我在下面使用的方法是2018年被接受的方法吗？我有这样的代码：
import pandas as pd
import random
import string
import csv
import io
## Make a table with random column labels and rows in random order.
s = '\n'.join((
## Separate columns by co
浏览 0提问于2018-01-14得票数 2
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package main
import (
"fmt"
)
func main() {
s:= []int{1,2}
fmt.Println(s[0:]) // this is expected
fmt.Println(s[1:]) // this is expected
fmt.Println(s[2:]) // this wondering why i didn't recieve slice bounds out of range error
fmt.Println(s[3:]) // here i reciev
浏览 0提问于2018-04-19得票数 4
回答已采纳
我正在学习本教程：
如果您向下滚动(Ctrl+F:练习:选择最常查看的啤酒)到显示Exercise: Select the most-reviewd beers的部分
数据帧是多索引的：
要选择评论最多的啤酒，请执行以下操作：
top_beers = df['beer_id'].value_counts().head(10).index
reviews.loc[pd.IndexSlice[:, top_beers], ['beer_name', 'beer_style']]
我的问题是如何使用IndexSlice，为什么可以跳过top_be
浏览 0提问于2017-05-20得票数 5
1回答
新手来了。
我试着学习Python和使用数据集，我在工作中陷入了困境。这门语言显然非常强大，但与我以前经历过的任何其他语言都很不一样。
我需要一些澄清/帮助/解释以下内容。
部分Algo码
history = data.history(context.stock_list, fields="price", bar_count=300, frequency="1d")
hs = h.iloc[-20:]
p = h.iloc[-1]
显示的三个变量之间有什么区别？
hs1 = history.iloc[:20]
hs2 = history.iloc[20:]
浏览 1提问于2017-11-02得票数 3
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在搜索或摆弄解释器以找出括号内有什么东西时很难。下面是上下文中的代码：
from matplotlib.mlab import PCA as mlabPCA
mlab_pca = mlabPCA(all_samples.T)
print('PC axes in terms of the measurement axes'\
' scaled by the standard deviations:\n',\
mlab_pca.Wt)
plt.plot(mlab_pca.Y[0
浏览 4提问于2014-10-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个具有0级和1级的多级索引数据，0级是日期，级别1是资产ids。
我只是尝试根据0级索引来选择数据帧的一个片段。例如：
df-10:将根据0级检索最后10个索引下的所有行。
我尝试过许多类似于此的东西：
master_df.loc[(-3, ), :]
通常情况下，对于该级别，我会以某种形式的类型不匹配结束。0级索引是一个日期时间，但我已经对其进行了排序，并希望访问一个数字范围。我的切片应该包含最近的X天，其中包含所有相关的资产和数据。
下面是另一次失败的尝试，试图获得所有第二个索引和所有列最近的10个索引。它失败的原因是“无法用这些int类的索引器在类DatetimeIndex上执行
浏览 1提问于2018-09-03得票数 0
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3回答
我有多个数据文件，其中包含
Name - category - type
---------------------------
Date - index - datetime64
X - variable - str
Y - variable - str
所有数据都按其索引(Date)进行排序。因此，第一个条目是每个数据的最早日期。
df1
Date X Y
2017-09-11 foo bar
2017-09-12 foo bar
df2
Date X Y
2017-01-13 fo
浏览 2提问于2018-03-28得票数 1
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我有pandas dataframe df1和df2 (df1是vanila dataframe，df2由'STK_ID‘和’RPT_Date‘索引)：
>>> df1
STK_ID RPT_Date TClose sales discount
0 000568 20060331 3.69 5.975 NaN
1 000568 20060630 9.14 10.143 NaN
2 000568 20060930 9.49 13.854 NaN
3 000568 20
浏览 2提问于2013-02-02得票数 216
回答已采纳
我有一个包含28列(特性)和600行(实例)的dataFrame。我希望选择所有行，但只选择0-12和16-27中的列。这意味着我不想选择列12-15。
我编写了以下代码，但它不起作用，并在: ( 0:12和16: )中抛出语法错误。谁能帮我弄明白原因吗？
X = df.iloc[:,[0:12,16:]]
我知道还有其他选择这些行的方法，但是我很想知道为什么这个行不能工作，以及我应该如何编写它来工作(如果有方法的话)。
就目前而言，我写的是：
X = df.iloc[:,0:12]
X = X + df.iloc[:,16:]
这似乎返回了一个不正确的结果，因为我已经处理了df的df值，但是
浏览 0提问于2021-09-06得票数 1
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我有一个大的dataframe (10m行，40列，7GB内存)。我想要创建一个视图，以便为一个很难表达的视图提供一个简短的名称，而不需要在内存使用中再添加2-4GB。换句话说，我宁愿键入：
df2
超过：
df.loc[complicated_condition, some_columns]
声明，虽然使用.loc可以确保设置值修改原始数据，但仍然不能保证.loc返回的对象是视图还是副本。
我知道我可以将条件和列列表分配给变量(例如df.loc[cond, cols])，但我通常很想知道是否有可能创建一个dataframe视图。
编辑：相关问题：
浏览 5提问于2016-10-11得票数 22
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我正在上一个学习python的在线课程，老师告诉我们链式索引不是一个好主意。然而，他没有说出是不是合适的替代方案。
假设我有一个Pandas数据框，其中行被索引为['1', '2', '3']，列被命名为['a', 'b', 'c']。
使用命令df['1']['a']提取在第一行和第一列中找到的值的适当替代方法是什么？
浏览 0提问于2016-12-21得票数 7
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我想从数据帧的底部删除m行。它是整数索引的(带孔)。如何做到这一点？
pandas == 0.10.1 python == 2.7.3
浏览 1提问于2013-03-29得票数 24
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在一个名为$scope.results的数组中，我有一个包含8个对象的列表，我还有一个selectAll()函数，我目前正在尝试使用我的自定义简单分页来工作。
请不要评论我应该为angularjs使用引导分页，我做了我自己的，它做了我需要它做的事情。
$scope.results = [
{
"devID": "1",
"devName": "item 1",
"desc": "sample desc"
},
{
浏览 8提问于2017-04-09得票数 1
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