熊猫会在有浮标的地方找到NaNs
。
这个问答内容涉及到数据处理和数据分析的概念。NaNs是指在数据中出现的缺失值，表示数据缺失或无效。熊猫（Pandas）是一个Python库，用于数据处理和分析。它提供了处理NaNs的功能。
在数据处理中，NaNs可能会对分析和建模产生负面影响，因此需要进行处理。熊猫库提供了多种方法来处理NaNs，包括删除包含NaNs的行或列、填充NaNs为特定的值、插值等。
分类： NaNs可以分为两类：空值（missing values）和非数值（non-numeric）。空值是指在数据中缺失的值，而非数值是指无效的数值表示，例如字符串或其他非数值类型。
优势： 处理NaNs的优势在于能够清洗和准备数据，使其适用于后续的分析和建模。通过处理NaNs，可以提高数据的质量和准确性，从而得到更可靠的分析结果。
应用场景： 处理NaNs的应用场景广泛，包括数据清洗、数据预处理、特征工程等。在数据分析和机器学习任务中，处理NaNs是一个重要的步骤，可以提高模型的准确性和可解释性。
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相关·内容
我正在为客户开发一种使用熊猫和银行(贷款)详细信息的数据格式。有一个问题，因为一些独特的贷款id已经被记录了2次与不同的价值分别为一些功能。我是附加一个截图，以便更具体。
现在，您可以看到，例如，这个唯一的贷款ID已经记录了2次。我想删除第二个有nan值的例子，但是我不能手动完成，因为有4900个类似的情况。知道吗？
问题不是NaN值，问题是双重记录。我只想删除双记录的in值行，而不是整个数据格式，谢谢。
浏览 5提问于2020-06-19得票数 1
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我试图比较从nanf("1")返回的两个浮动，程序没有进入if块。
int main(void)
{
volatile float f;
volatile float ff;
uint32_t* view1;
uint32_t* view2;
view1 = ((uint32_t*)&f);
view2 = ((uint32_t*)&ff);
f = nanf("1");
ff = nanf("1");
if(f == ff)
{
浏览 0提问于2020-01-15得票数 1
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我对下面的事情感到很为难。我有一只名为N x D p的熊猫，它有一些缺失(NAN)值。我有另一个由D x K x T索引的相应数组。我想把数据帧中每一个熊猫的输入n,d映射到a[d][k][p[n,d]]，以得到所有可能的k，从而生成N x D x K矩阵。我能得到一些帮助，如何在Pandas和Numpy库中最有效地做到这一点？
实际上，我取最后矩阵的N x D部分，并沿着列取乘积，留下一个N x K矩阵。最后的输出可以(缓慢地)通过以下方式复制：
def generate_entry(i, j):
result = np.prod([alpha[s][j][int(p
浏览 1提问于2017-05-04得票数 2
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熊猫图的相关性
、、
我一直在尝试使用python绘制股票随时间变化的成对相关性。我正在遵循以下repository，但我似乎无法使滚动相关工作，我在这里得到一个错误： correls = correls[(window-1):,:,:]
TypeError: '(slice(99, None, None), slice(None, None, None), slice(None, None, None))' is an invalid key 添加示例代码： todays_date = datetime.datetime.now().date()
index = pd.date_range(t
浏览 8提问于2021-01-25得票数 0
我有一个熊猫1D DataFrame (列:浮，值:浮)，如下所示：
1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8
0 1.0 2.0 5.0 4.0 3.0 NaN 1.0 7.0 NaN
我想计算特定行范围的平均值。NaN应被视为0.0。例如，对于相对于整个列范围(1.0 - 1.2、1.3 - 1.5、1.6 - 1.9)的常数列范围，因此我想得到以下DataFrame：
1.0 1.1 1.2
浏览 1提问于2019-10-28得票数 2
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我有一个N2dNumpy数组的列表，它们都是相同大小的Mx3，所有这些都代表一个M坐标的样本。有时坐标的值可以是np.nan。
我(认为我)知道如何计算这些坐标样本的平均偏差和标准差，即如下(即按axis=0叠加它们并计算平均值和std )：
averaged = np.nanmean(np.array(listOf2dArrays, dtype=np.float64), axis=0)
std = np.nanstd( np.array(listOf2dArrays, dtype=np.float64), axis=0)
如何确定每个坐标的平均值和std值所依据的m count
浏览 4提问于2022-08-15得票数 2
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熊猫划船
、
可以为整个行指定ffill吗？我的意思是，对行中的一个值进行检查，以查看该行是否应该提前填充。
我的主要目标是保持行完整性(也就是说，我只想将整个行向前填充到下一行)。为了简单起见，假设每一行对应于一个事件，如果新事件没有数据(在Val1中)，我希望转发来自过去事件的数据。我不想把来自过去事件的数据混在一起，因为应该注意到，nan值可能是事件的合法值，也应该被前向填充。
第一个示例
Check Val1 Val2 Val3 Val4
0 2.00 3.00 2.00 2.00 3.00
1 2.00 4.00 nan
浏览 0提问于2018-09-24得票数 0
我有一个熊猫1D DataFrame (列:浮，值:浮)，如下所示：
1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8
0 1.0 2.0 5.0 4.0 3.0 NaN 1.0 7.0 NaN
我想计算特定行范围的平均值。NaN应被视为0.0。列范围没有常量列计数w.r.t。整个列范围(1.0 - 1.2、1.3 - 1.5、1.6 - 1.9)，但列计数不同。整体列范围，例如1.0 - 1.3 (4 cols)、1.4 - 1.7
浏览 8提问于2019-10-29得票数 0
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我有两个二进制位的“信号”，让我们称之为“进入”和“停留”。
Entry==1意味着将1添加到当前状态(最长时间)，而stay==0意味着将当前状态设置为0。
entry:
0
1
1
0
1
0
stay:
1
1
1
1
0
1
我的代码现在计算合并的当前状态：
state:
0
1
2
2
0
1
目前，我使用以下代码，不幸的是，它(取决于最大时间)相当慢(state/ slow /entry是Pandas时间序列)：
state=copy.deepcopy(entry)
state[stay==0]=0
#first iteration
state[(entry.shift(1)==
浏览 3提问于2014-10-08得票数 0
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我有两个矩阵A和B，它们包含该表单的棋盘/棋盘状网格的值。
AxAxAxAx...
xBxBxBxB...
AxAxAxAx...
xBxBxBxB...
...........
...........
其中，x表示我想(线性)插值的尚未知道的值。实现这一目标的最简单方法是什么？
第一件事可能是
C = zeros(size(A)+size(B));
C(1:2:end,1:2:end) = A;
C(2:2:end,2:2:end) = B;
以获得上述矩阵。现在我可以遍历所有剩余的点，并取所有直接邻居的平均值，因为1) matlab中的for循环速度慢，2)当然有一种使用interp2的方
浏览 2提问于2011-05-24得票数 4
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覆盖熊猫栏
、、
我有一个带有地址数据的数据。这些字段是add_1，add_2，add_3。
数据混乱，需要清理。在某些行中，add_1没有填充，但是add_2和add_3是填充的。我需要用逻辑“如果2是空的，3是填充的，然后将3移动到2，然后从3中删除”
到目前为止，我已经能够让它将内容从第3列移动到2(如果是空白的话)，但是我刚刚创建了一个新的对象(?)通过更新2的值，它不会继承2已经填充的值，因此我最终会遇到相同的问题。
我的第一个想法是创建一个新的dataframe，然后在index列上合并这两个数据，但是我无法让它创建新的df，包括原来的索引(和其他)列。
dataframe是从csv文件中创建的，标
浏览 6提问于2022-06-24得票数 1
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这是DF：
amount cost
5 NaN
7 NaN
9 78.0
6 80.0
12 NaN
14 NaN
我只想填满50%的NAN，这样我就能得到这样的东西：
amount cost
5 'hello'
7 NaN
9 78.0
6 80.0
12 NaN
14 'hello'
是否有可能用更大的dataSets来填补28%的缺失数据。
谢谢你帮忙。
浏览 4提问于2020-07-31得票数 3
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6回答
我有一个DataFrame
0 1
0 3.000 5.600
1 1.200 3.456
为了演示的目的，我想把它转换成
0 1
0 3 5.6
1 1.2 3.456
实现这一目标的优雅方法是什么(不对DataFrame条目进行低效率循环)？
或者更一般的：是否有一种方法来设置pandas，使其始终这样做？例如，pandas选项之一？
请注意，pd.options.display.float_format = '{:,.0f}'.format将不能工作，因为它将给出固定数量的小数，而不是像我前面指出的那样，在DataFr
浏览 19提问于2017-03-11得票数 12
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我正在尝试比较以下代码行的形状，无论是在dropna()函数之前还是之后。但是，我不知道如何在第二个打印函数中添加形状参数。
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/10db3746-c8ff-4c55-9ac3-4affa0b65c16/titanic.csv')
print('Before dropping NaNs:', data.shape)
# drop
浏览 4提问于2022-08-31得票数 -3
1回答
在与熊猫pivot_table创建了一个新的数据格式之后，dtype从int32更改为浮动
原始数据
df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='columns', dtype='i4')
print(df.head(11))
产出：
clock eventid ns objectid value
0 1505960158 62704261 327504323 32219 1
1 1505962773 62711138 22192905
浏览 6提问于2017-10-21得票数 12
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1回答
如何排除两个字段在Pandas中为空或空的行？
我有一个数据集：
A B C
1 2 ""
2 3 Null
1 2 3
我希望过滤并保留C不为空或不为null的行。
我试过这样做：
df[df["C"] != "" | df["C"].notnull() & df["B"] != "" | df["B"].notnull()]
在真实的数据中我有：
df[~df['ZIP'].isin(["","Null"])].dropn
浏览 2提问于2022-05-26得票数 0
2回答
我希望根据特定的条件从DataFrame中选择列。我知道可以用循环来完成，但是我的df非常大，所以效率是至关重要的。列选择的条件是要么只有非nan条目，要么只有nan序列，然后是非nan条目序列。
下面是一个例子。考虑以下DataFrame：
pd.DataFrame([[1, np.nan, 2, np.nan], [2, np.nan, 5, np.nan], [4, 8, np.nan, 1], [3, 2, np.nan, 2], [3, 2, 5, np.nan]])
0 1 2 3
0 1 NaN 2.0 NaN
1 2 NaN 5.0 N
浏览 3提问于2016-11-06得票数 3
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1回答
这个问题听起来可能很傻，但我有兴趣知道以下几点：
my_df = pd.read_sql_query(sql_script.read(), engine).astype(object)
函数与熊猫版本1.0.5，不允许在整数列中的NaNs被转换为浮动，而在熊猫版本1.3.5 .astype(object)绝对什么都不做。
我很想知道这是为什么，当然，保持从sql获得的数据的最佳方法是不将其转换为浮动(其中列有NaNs，因为NaNs是浮动的)。
提前谢谢你！
浏览 9提问于2022-01-19得票数 3
4回答
我有一只熊猫数据，其中有一列我想要标准化的真实值：
>> a
array([ nan, 0.0767, 0.4383, 0.7866, 0.8091, 0.1954, 0.6307,
0.6599, 0.1065, 0.0508])
>> df = pandas.DataFrame({"a": a})
问题是，单个nan值将使所有数组nan
>> from scipy.stats import zscore
>> zscore(df["a"])
array([ nan, na
浏览 1提问于2014-05-04得票数 25
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2回答
熊猫内插条件
、、
我有这样的数据
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'date':pd.date_range(start='13/11/2021', periods=11),
'a': [1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 2, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 3],
'b': [4, np.nan, np.nan, np.
浏览 5提问于2021-11-13得票数 1
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1回答
下面的例子给我的输出非常奇怪，如果您问我的话。这怎么可能？有办法正确地把这两个值相加吗？Float.sum(浮a，浮b)也给了我同样的结果。
import java.text.DecimalFormat;
public class HelloWorld {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Sum: " + new DecimalFormat("#").format((1500036225984102400.f + 2000000000.f)));
}
}
浏览 0提问于2017-07-14得票数 0
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1回答
我想使用groupby和mean计算每个ID的平均值。但是，我只需要Date在2016-01-01和2017-12-31之间的行。
d = {'ID': ['STCK123', 'STCK123', 'STCK123'], 'Amount': [250, 400, 350],
'Date': ['2016-01-20', '2017-09-25', '2018-05-15']}
data = pd.DataFrame(data=d)
浏览 0提问于2019-01-20得票数 1
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1回答
我使用对数据进行分组，但是
TypeError:序列项0:预期的str实例，浮起
我的代码：
df.groupby(pd.Grouper(key='Date',freq='W-Sun')).apply(lambda x: " ".join(x['Text']))
然后我用：
df = df.applymap(str)
但得到
TypeError:只对DatetimeIndex、TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但得到了“索引”的实例
浏览 3提问于2019-12-10得票数 1
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1回答
我有一个分组数据，如下所示：
│ product │ category
│ spot1 spot2 spot3 │ spot1 spot2 spot3
──────────┼───────────────────────────┼─────────────────────────────
basket 1 │ NaN apple banana │ NaN fruits fruits
basket 2 │
浏览 4提问于2022-09-22得票数 0
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1回答
熊猫复制去除nans
、、、
我正试着检查复制件。然而，我使用df['name_duplicated'] = df.duplicated('name', keep=False)，这将name = NaN的任何行作为副本对待。
有人知道怎么绕过这件事吗？
我正在尝试df[pd.isnull(df['name'])]['name_duplicated'] = False，但是我得到了一个错误。
浏览 1提问于2015-10-29得票数 3
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在我正在开发的游戏中，在获得圆圈的触点方面，我面临着问题。
我试图通过以下几点来解决这个问题
public Actor hit(float x, float y, boolean touchable){
if(!this.isVisible() || this.getTouchable() == Touchable.disabled)
return null;
// Get center-point of bounding circle, also known as the center of the Rect
float centerX = _textur
浏览 3提问于2014-08-11得票数 2
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我有一个基于不同气象站的多变量数据集(温度、压力等)，
stationID | Time | Temperature | Pressure |...
----------+------+-------------+----------+
123 | 1 | 30 | 1010.5 |
123 | 2 | 31 | 1009.0 |
202 | 1 | 24 | NaN |
202 | 2 | 24.3 | NaN |
20
浏览 8提问于2016-07-26得票数 3
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1回答
关于如何在我的world字段中跳过缺失值的任何帮助。我以为na_action=‘忽略’会有帮助，但对我的情况却没有帮助。
df['world'] = df['world'].map(lambda x: x.rstrip('L.locoMoco'),na_action='ignore')
谢谢
浏览 2提问于2018-01-16得票数 3
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我有一些房价数据，跨度约8个月，并跟踪房价，因为房屋进入市场，直到他们出售。中间的数据有几个空白，我想要填补，但我想在每一个数据的末尾保留NaNs。
举个简单的例子，假设我们的house1在‘第4天’以200000的价格上市，在第9天以190000的价格销售。我们有house2，它在1-12天内保持在180000，在那个时间窗口里不卖。但是，第6天和第7天出了问题，我失去了数据：
house1 = [NaN, NaN, NaN, 200000, 200000, NaN, NaN, 200000, 190000, NaN, NaN, NaN]
house2 = [180000, 180000,
浏览 7提问于2015-01-25得票数 4
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我正在读取只包含可用时间的时间序列数据。这导致Series没有缺失值，但索引间距不相等。我想把它转换成一个具有等间距索引和缺失值的Series。因为我事先不知道间距是多少，所以我目前使用的函数如下
min_dt = np.diff(series.index.values).min()
new_spacing = pandas.DateOffset(days=min_dt.days, seconds=min_dt.seconds,
microseconds=min_dt.microseconds)
series
浏览 1提问于2012-06-27得票数 3
2回答
我和foll有一个熊猫系列。value_counts输出()：
NaN 2741
197 1891
127 188
194 42
195 24
122 21
当我在本系列中执行describe()时，我得到：
df[col_name].describe()
count 2738.000000
mean 172.182250
std 47.387496
min 0.000000
25% 171.250000
50% 197.000000
75% 197.
浏览 0提问于2015-09-04得票数 1
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1回答
我有一个图像的浮x，浮y，浮z值。我想通过复制z值来构造一个16位的png深度图像。因此，我得到的图像有一些无效的点。下面是我的密码。
uint16_t* depthValues = new uint16_t[size];
auto sampleVector(DepthPoints);
for (unsigned int i = 0; i < sampleVector.size(); i++)
{
depthValues[i] = (sampleVector.at(i).z) * 65536;
}
Mat newDepthImage = cv::Ma
浏览 2提问于2016-08-09得票数 0
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我必须在地图上绘制UTM坐标( that和northing)，我想用python中的matplotlib basemap工具包来实现这一点。
是否有一种直接使用这些坐标的方法，还是必须将它们转换为lat和lat坐标？如果我必须改变他们，有什么简单的方法吗？
谢谢!
浏览 0提问于2015-12-02得票数 1
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我正在研究两个以时间戳为指标的熊猫系列。一个系列是一个固定频率的粗模型，另一个是没有固定频率的数据。我想从数据中减去模型，并(线性或样条)插值模型的值。
下面是一个示例：
import numpy as np
import pandas as pd
# generate model with fixed freq
model = pd.Series(range(5),index=pd.date_range('2017-06-19T12:05:00', '2017-06-19T12:25:00', freq="5 min"))
# gener
浏览 2提问于2017-06-19得票数 3
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1回答
大熊猫群体中的NaN值
、、、
我正在和一只熊猫DataFrame Top15合作，它包含了世界上15个国家的人口数据。
Population
Country
China 1.367645e+09
United States 3.176154e+08
Japan 1.274094e+08
United Kingdom 6.387097e+07
Russian Federation 1.435000e+08
Canada 3.52
浏览 1提问于2016-12-23得票数 1
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3回答
我有一系列具有正值的列，然后是NaNs，例如：
12 16 10
11 13 9
8 10 7
7 6 5
4 1 4
2 NaN 2
NaN NaN 1
NaN NaN NaN
如果此矩阵为A，则可以使用：sum(~isnan(A))找到每个列中第一个NaN的(行)位置。
我现在想将这些地点的NaNs替换为零，例如：
12 16 10
11 13 9
8 10 7
7 6 5
4 1 4
2 0 2
0
浏览 6提问于2014-09-14得票数 1
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1回答
长到宽的熊猫
、、
我有以下格式的数据
YR WEEK ACCOUNT Tax AMOUNT SURCHARGE Label
2021 1 1 10 5000 5 0
2021 1 2 20 10000 10 1
2021 2 1 20 2000 2 0
2021 2 2 5 10 3 1
2021 3 1 20 100
浏览 8提问于2022-02-11得票数 2
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1回答
据我所见，在Firefox和Chrome中，输入字段中文本光标的颜色更改为" color“css属性的值。然而，在IE中，它没有任何影响。在IE中有什么方法可以达到这个效果吗？
浏览 0提问于2009-03-26得票数 12
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我有一个C++程序：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <fstream>
#include <cmath>
using namespace std;
double dx2(int t, int x, int dx)
{
return (-9.8*cos(x));
}
int square(int x)
{
return (x*x);
}
double RK4(float t, float x, float dx,
浏览 3提问于2016-07-11得票数 1
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2回答
我有一组测量数据来转换成浮点值的数据。但有时机器不测量和设置一个“--”字符给pandas.to_numeric ValueError。这里有一个简化的例子，我的问题是如何转换成浮动孔列，并删除我有字符串“--”字符集的位置：
data = {'row_1': ["3.0", "2.4", "---", "0.0"], 'row_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pandas.DataFrame.from_d
浏览 9提问于2022-01-10得票数 -1
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1回答
如何合并/减少一个DataFrame，以便它根据自定义列'id‘合并行，并将值放入一个列表中，如果它们不是Nan的话。到目前为止，我想出了这个问题，但它并没有消除南方人：
x: pd.DataFrame = df_chunk.groupby('id', dropna=True).agg(lambda x: list(x))
for row in x.itertuples():
print(row)
结果是：
Pandas(Index=1, surname=['Bruce', nan, nan], given_name=['Erin'
浏览 5提问于2022-01-10得票数 3
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1回答
我有一个数据集，我需要使用Python和Pandas返回一个包含两个值的字典。第一个键值为“列没有nans”，第二个键值为“具有所有nans的列”，第一个值应该是没有nan值的列名列表。第二个值应该是具有所有nan值的列名列表。如果不存在这样的列，则列表应该为空。我该怎么处理这个？
浏览 10提问于2022-11-14得票数 0
1回答
GroupBy到数据的优雅映射
、、、、
为了最好地决定如何处理天气数据集中每个特征的缺失数据，我希望获得每个特征和每个气象站最长的NaNs块的长度，后者由'id‘表示。尽管下面的代码实现了这一点，但我意识到代码的笨拙之处。实现这一目标的优雅方法是什么(也许可以利用GroupBy对象的功能)？
问题中的尴尬代码：
max_nans = []
id_groups = weather_df.groupby('id')
for feature in weather_df.drop('id', axis=1):
max_nans.append([max_repeated_nans(df_grou
浏览 1提问于2019-11-20得票数 0
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2回答
我有一个dataframe (表示为'df')，在列中缺少一些值(表示为'col1')。
我应用了一个set函数来查找列中的唯一值：
print(set(df['col1']))
Output:
{0.0, 1.0, 2.0, 3.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan}
我正在尝试将这些'nan‘行从我尝试过的dataframe中删除：
df['col1'] = df['col1'].dropna()
但是，列行保持不变。
我认为上述重复的
浏览 8提问于2022-06-10得票数 0
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Julia中的卷积函数具有以下性质：
_
_ _ _(_)_ | A fresh approach to technical computing
(_) | (_) (_) | Documentation: https://docs.julialang.org
_ _ _| |_ __ _ | Type "?help" for help.
| | | | | | |/ _` | |
| | |_| | | | (_| | | Version 0.6.1 (2017-10
浏览 0提问于2018-01-24得票数 4
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我有一个想要分组的数据集(“CustomerID”)，并用组内最近的数字填充NaNs。
我可以用最接近的数字填写，不管是哪个组，像这样：
df['num'] = df['num'].interpolate(method="nearest")
当我试着：
df['num'] = df.groupby('CustomerID')['num'].transform(lambda x: x.interpolate(method="nearest"))
我得到了ValueError: X和y数
浏览 1提问于2021-08-11得票数 0
<-图像~.~
希望标题能提供一些信息。我目前正在用Java做我的第一个游戏，我需要一些帮助，在一个特定的代码。
我们开始：
当蛇在一个红色的广场上移动(下称"blob")时，这个方块被重新绘制成新的、随机生成的坐标。由于这些坐标是随机生成的，所以有可能会在我的蛇身上画上这个斑点。
我想避免这种情况，我已经做了生成随机坐标的方法，根据蛇当前的坐标检查它们。蛇由5x5px片段组成，每个片段都有自己的坐标存储在一个2D数组中。
我的逻辑如下: 1)生成X和Y坐标。2)得到坐标的微分(例如，它们相距的多远) 3)，如果它们在彼此->的COLLISIONRANGE (5
浏览 2提问于2013-02-07得票数 2
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1回答
我有一个数据集，其中有些值是“?”在一个列中，我希望用该列(Feature1)中的其他值替换所有缺失的值，如下所示：
Feature1_value_counts = df.Feature1.value_counts(normalize=True)
上面的代码给出了我可以在熊猫中使用的Feature1数字，它包含15个唯一的值，所以它有15个数字(全部百分比)。
现在我需要将“？”替换为那些唯一的值(所有字符串)，用这个frac概率来替换。
我不知道怎么用熊猫做这件事！
我尝试过loc()和iloc()，还有一些for和ifs，我无法到达那里。
浏览 6提问于2022-11-13得票数 1
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我有这样的专栏，
valueCount
0.0
nan
2.0
1.0
1.0
1.0
nan
nan
nan
4.0
我希望根据下一个值(加)或以前的值(减去)来填充to。所以结果应该是，
valueCount
0.0
**1.0**
2.0
1.0
1.0
1.0
**1.0**
**2.0**
**3.0**
4.0
我知道它是非常基于条件的，如果我以前的值是0，我可以将+1添加到nan行，否则我应该从0,1,2开始添加，等等。
我可以在简单的python列表中做这个算法，但是在熊猫中有什么简单的方法吗？
浏览 1提问于2018-07-12得票数 1
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