Pandas数据帧减法生成用NaN值填充的多余列
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，其中包括数据帧（DataFrame）。数据帧是Pandas中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的表格，它由行和列组成。
在Pandas中，数据帧的减法操作可以用来计算两个数据帧之间的差异。当两个数据帧的列不完全匹配时，减法操作会生成一个新的数据帧，其中包含了两个数据帧中共有的列，并用NaN值填充那些在某个数据帧中存在而在另一个数据帧中不存在的列。
具体来说，减法操作会按照列的名称进行匹配，如果两个数据帧中的列名称不完全一致，那么只会保留两个数据帧中共有的列，并用NaN值填充那些在某个数据帧中存在而在另一个数据帧中不存在的列。
这种减法操作生成用NaN值填充的多余列的应用场景包括：
- 数据清洗：当需要对两个数据集进行比较时，可以使用减法操作来找出它们之间的差异，并用NaN值填充那些在某个数据集中存在而在另一个数据集中不存在的列。
- 数据分析：在进行数据分析时，有时需要对两个数据集进行对比，减法操作可以帮助我们找出它们之间的差异，并用NaN值填充那些在某个数据集中存在而在另一个数据集中不存在的列。
腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品，其中包括云数据库 TencentDB、云数据仓库 Tencent Data Lake Analytics（DLA）等。这些产品可以帮助用户在云上进行数据处理和分析工作。
更多关于腾讯云数据处理和分析产品的信息，您可以访问以下链接：
- 腾讯云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云数据仓库 Tencent Data Lake Analytics（DLA）：https://cloud.tencent.com/product/dla
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需求进行评估。
相关·内容
2回答
我将pandas数据帧的一部分转换为numpy数组，并希望用列的平均值填充它的值，类似于我在pandas中执行以下操作： df.fillna(df.mean(), inplace = True) 到目前为止，我唯一能做到的方法就是对列进行迭代。还有别的办法吗？ 谢谢!
浏览 11提问于2021-09-18得票数 2
回答已采纳
1回答
用准则对柱进行减法计算
、、、
我试图从同一数据帧中的另一列中减去数据帧中的一列。然而，我需要一些额外的标准。例如，如果这两列都是NaN，那么我希望结果是NaN。如果列'Feb‘是南的，但对应的'Jan’是一个数字，那么我想将‘Feb’转换成一个零来进行计算，因此结果只是‘Jan’的全部值，而不是由于值的计算错误而导致的Nan。
为了完整起见，还需要提供一些附加信息: Jan总是高于2月b，所以如果存在Feb号，则始终有更高的Jan数，而在这种情况下，Jan永远不是NaN。
下面是一些简单的相同的数据来尝试和说明。
import pandas as pd
sales = [{'account
浏览 1提问于2017-06-13得票数 1
回答已采纳
如何在pandas数据帧中填充NaN值？我的数据是这样的
id state zone
xxx AP south
xxx AP
xxx AP
xxx AP
xxx delhi north
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
基于已知zone只属于state的AP列，如何在south列中填充缺失的值，如何使用pandas来填充值？
浏览 4提问于2020-01-21得票数 0
1回答
我有两个数据帧A和B，它们都有相同的结构(行数、列数、列名和索引)。A用数据填充，B包含与A中的数据对应的标志( True或False)。我想创建另一个数据帧C，只要B中的相应标志为True，它的值就是A。我应该怎样去做同样的事情。我相信我必须使用某种群组，但我是python/pandas中的一只完整的newbee。
浏览 1提问于2017-07-08得票数 1
回答已采纳
3回答
我有两个Pandas数据帧。df1有'a'，'b'，'c'，df2有'a'，'c‘，'d’列。现在，我创建了一个新的数据框架df3，列'a'，b'，'c'，'d‘。
我想用来自df3和df2的所有输入来填充df1。例如，如果df1中有x行，df2中有y行，那么在df3中将有x+y行。
哪个Pandas函数填充了基于部分列的新数据？
浏览 0提问于2018-12-27得票数 0
回答已采纳
2回答
我是一个新的pandas用户(截至昨天)，我发现它有时既方便又令人沮丧。
我目前的挫败感是试图在数据帧的多个列上使用df.fillna()。例如，我有两个部分重叠的数据集(一个较新的集合和一个较旧的集合)。对于我们有新数据的情况，我只是使用它，但如果没有更新的数据，我也想使用旧的数据。似乎我应该能够使用fill to ()将较新的列填充到较旧的列中，但我在这方面遇到了麻烦。
尝试一个具体的例子：
df.ix[:,['newcolumn1','newcolumn2']].fillna(df.ix[:,['oldcolumn1','oldco
浏览 4提问于2013-08-02得票数 2
回答已采纳
1回答
欢迎大家。我有一个excel文件，需要根据列数据类型清理和填充NaN值，比如如果列数据类型是对象，则需要在该列中填充"NULL“，如果数据类型为整数或浮点数，则需要在这些列中填充。
到目前为止，我已经尝试了两种方法来完成这项工作，但是没有运气，这里是第一个
df = pd.read_excel("myExcel_files.xlsx")
用bulit方法按数据类型选择列
df.select_dtypes(include='int64').fillna(0, inplace=True)
df.select_dtypes(include='floa
浏览 2提问于2020-03-16得票数 3
回答已采纳
4回答
我有一个pandas数据帧(1413行)和一个numpy数组(1412行)。
type(df1)
Out[193]: pandas.core.frame.DataFrame
df1.shape
Out[194]: (1413, 15)
type(arr1)
Out[195]: numpy.ndarray
arr1.shape
Out[196]: (1412, 3)
我想用arr1 + nan中的列填充df1中的列，但它不起作用
df1['aaa'] = np.vstack((np.nan, arr1[:,0]))
有人能告诉我怎么做吗？
浏览 1提问于2020-03-24得票数 0
我使用以下命令创建了一个Pandas数据帧： df = pd.DataFrame(index=np.arange(140), columns=np.arange(20)) 这给了我一个140行20列的空数据帧。 我有另一个有120列和20行的数据帧，我称之为df2。我想添加这些行来填充df，但仍然保留140x20的形状。 当我使用：newdf = df.append(df2)时，我得到了一个有280行和20列的数据帧。
浏览 18提问于2021-01-21得票数 0
回答已采纳
我正在使用python从API获取数据。API以json的形式返回数据，该数据被标准化并写入数据帧，该数据帧随后被写入csv文件。API可以返回任意数量的列，这在每条记录之间是不同的。我只需要我在代码中定义的固定列数。在未返回所需列的情况下，我的代码将失败。我需要一个解决方案，即使所需的列不存在于数据帧中，列标题也会在csv中创建，并且所有行都会填充null。
必需的csv结构:名称地址电话abc bcd 1214 bcd null
浏览 2提问于2020-03-09得票数 1
我在读csv in pandas。现在，我需要填充空值并将其转储到表中。所以我就是这么做的。
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
df = pd.read_csv(file_path)
df.fillna('', inplace=True)
engine = create_engine('postgresql://username:******@localhost:****/database')
df.to_sql("my_table", engine)
现在的问题是
浏览 1提问于2020-03-24得票数 0
如何用随机的0和1替换pandas数据帧中的NaN值？ df.fillna(random.randint(0,1)) 似乎在某些列中用全1或全0填充NaN
浏览 31提问于2020-11-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我希望对每一对连续列进行除法，并重新填充计算值。例如，下面有下面的DataFrame。在下面的数据帧中，我要将B/A和D/C分开，然后B/A的结果应该在B列中重新填充，D列中应该填充D/C的结果。
请注意，我的实际DataFrame非常大。它有86列。我更希望有一个自动的方案，要么循环遍历所有列(即86列)来改变43列中的值，要么使用内置的Pandas函数执行此操作。
A B C D
0 2.056494 -3.002088 0.516822 -1.338846
1 0.082295 1.
浏览 2提问于2017-06-13得票数 1
回答已采纳
1回答
这是我的情况。我有一个数组形式的预测值(即(1,3,1,2,3，...3)和一个缺失NA的数据帧列，数组和数据帧的列都有相同的维数。但是，这些指数与另一种指数不匹配。
例如，预测数组的索引为0:100。另一方面，NA列的索引不是以0开头，而是在dataFrame中观察到NA的第一个索引。
Pandas函数将填充什么--在第一个缺失值中使用预测数组的第一个元素，第二个缺失值与第二个元素，等等？
浏览 1提问于2016-05-01得票数 0
回答已采纳
2回答
我有以下pandas数据帧：
df = pd.DataFrame([["hitesh","","HAIK"],["hitesh","red","ll"],["haikent","red","tt"],["","","HAIK"]])
我正在尝试将数据帧的空字符串替换为每列的相应模式。
我在努力
df= df.replace("" , df.mode()[0])
但这只是用第一列模式替换了数
浏览 9提问于2017-03-10得票数 2
回答已采纳
3回答
我肯定在这里遗漏了一些简单的东西。尝试合并pandas中的两个数据帧，这两个数据帧具有几乎相同的列名，但是右边的dataframe有一些左边没有的列，反之亦然。
>df_may
id quantity attr_1 attr_2
0 1 20 0 1
1 2 23 1 1
2 3 19 1 1
3 4 19 0 0
>df_jun
id quantity attr_1 attr_3
0 5
浏览 1提问于2015-01-23得票数 77
回答已采纳
1回答
我希望在旧数据帧的基础上创建新的数据帧，这样只会有超过列平均值的值。我的问题是，当然，每一列都有不同的平均值，我不想单独计算它，然后用不同的值来剪裁每一列。我尝试了双循环，因为有不同的行数和列数，但没有成功。例如，我有以下数据帧：
a b c
4 5 6
1 2 3
7 9 2
3 6 8
我计算每一列的平均值，然后我想用大于相应列平均值的值创建新的dataframe，因此：
a1 b1 c1
4 9 6
7 6 8
我甚至不确定这是否可能，因为新数据帧中的列可能会有不同的维度，但也许我们可以用NaN填充缺失的条目？我不确定正确的解决方案应该是什么。
浏览 0提问于2018-02-09得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个数据帧，如下所示：
loc status ID
0 LA NaN NaN
1 CHC NaN NaN
2 NYC ARR 32
3 CHC DEP 45
4 SEA NaN NaN
我正在尝试根据status列来填充ID列中缺少的值。如果status列是"ARR"：我想向后填充，如果status列是"DEP"：我想向前填充，这样我的最终数据帧将如下所示：
loc status ID
0 LA NaN 32
1 CHC NaN 32
2 NYC ARR 32
浏览 5提问于2017-02-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个字典名称date_dict，以datetime日期为关键字，值对应于观察值的整数计数。我将其转换为稀疏序列/数据帧，并希望将其加入或转换为具有连续日期的序列/数据帧。讨厌的列表理解是我的技巧，目的是绕过这样一个事实，即pandas显然不会自动将datetime date对象转换为适当的DateTime索引。
df1 = pd.DataFrame(data=date_dict.values(),
index=[datetime.datetime.combine(i, datetime.time())
浏览 1提问于2012-11-14得票数 17
回答已采纳
1回答
函数无法解释NaN值
、、、、
我正在尝试摆脱数据帧中的NaN值。我希望根据列中值的分布来填充缺少的值，而不是用平均值填充NaN或做填充。换句话说，如果一列有120行，其中20行是NaN，80行包含1.0，20行包含0,0，我想用1填充80%的NaN值。
为此，我创建了一个函数：
def fill_cr_hist(x):
if x is pd.np.nan:
r = random.random()
if r > 0.80:
return 0.0
else:
return 1.0
else:
r
浏览 2提问于2018-12-18得票数 0
我有一个包含2列的带datetime索引的数据帧。我正在尝试创建第三列df['eventv2'] = ...，其中包含以另一种方式从这两列中提取的值(红色圆圈)： ? 我试着用ffill()做一些填充，用last_valid_index()得到最后一个非nan，都没有成功。我想我应该使用一个函数，但我没有这么高级的经验。通过重写一个记录最后一列位置的变量，我可以用一个逐行迭代的for循环达到预期的结果，但是迭代太慢了，我想利用数据帧操作。
浏览 11提问于2020-09-23得票数 0
回答已采纳
我有一个很大的数据帧(df)，我想在其中填充某些列中缺少的值。我试着像下面这样做，但他们仍然回来没有填写。 df[
['incurred', 'noncatincrd', 'catincrd', 'clmcnt', 'noncatcnt', 'catcnt', 'cvrcnt', 'CMincurred'
, 'CMcvrcnt', 'CLincurred', 'CLcvrcnt', 'PDin
浏览 19提问于2020-01-17得票数 0
1回答
我有一个数据帧和nparray，如下所示 import pandas as pd
import numpy as np
dic = {'A': {0: 0.9, 1: "NaN", 2: 1.8, 3: "NaN"},
'C': {0: 0.1, 1: 2.8, 2: -0.1, 3: 0.5},
'B': {0: 0.7, 1: -0.6, 2: -0.1, 3: -0.1},}
df=pd.DataFrame(dic)
print(df)
A C B
0
浏览 42提问于2020-03-28得票数 1
回答已采纳
我有一个大型的pandas数据帧，它在整个数据帧中包含不同数量的列。下面是一个示例：Current dataframe example 我想根据数据帧的列数将其拆分成多个数据帧。 示例输出图像如下：Output image 谢谢。
浏览 12提问于2019-10-13得票数 1
1回答
我有一个数据帧，看起来像这样：
index X Y
0 5.0 3.0
1 6.0 NaN
2 7.0 NaN
3 8.0 NaN
4 9.0 3.5
5 10.0 3.25
我想做的是取每一行之间的差异，忽略NaN值，但用非NaN行之间的NaN填充存在差异的地方。输出df_diff应如下所示：
index X Y
0 NaN NaN
1 1.0 -0.5
2 1.0 -0.5
3 1.0 -0.5
4 1.0 -0.5
5
浏览 15提问于2021-03-01得票数 0
我有一个包含以下信息的Pandas数据帧：
index year month day symbol transaction nr_shares
2011-01-10 2011 1 10 AAPL Buy 1500
2011-01-13 2011 1 13 GOOG Sell 1000
我想再填充一个零填充的Pandas数据帧
index AAPL GOOG
2011-01-10 0 0
2011-01-11 0 0
2011-01-12 0
浏览 0提问于2013-03-30得票数 3
回答已采纳
1回答
将空白字符串替换为nan
、、、
我正在尝试替换pandas dataframe列中的空字符串“”。该列的数据类型是"O“。我试过使用 df[col].replace(" ", np.nan, inplace = True) 但是，我得到一个非类型对象作为返回，或者整列被擦除。我也尝试过使用 df[col].dropna(axis=0, subset=['CLOSED_TIME']) 我还应该提到的是，该列是一堆日期/时间，但不是日期时间格式。我的目标是用nan填充空字符串，这样我就可以在整个数据帧上运行.fillna(0)。
浏览 29提问于2020-01-10得票数 1
回答已采纳
import pandas as pd
sample_dataframe = pd.DataFrame(columns = [column_1, column_2, column_3, column_4] )
sample_data = [(78, 89), (77, 45), (54, 90)] 我希望在sample_dataframe中插入sample_data，这样column_1和column_2将使用数据中的值进行填充，其余列将使用所有行的NaN值进行填充。 在数据帧创建期间，我无法将数据添加到数据帧中。在定义数据帧的结构后，需要稍后添加数据。 做这件事最简单的方法是什么？ 这
浏览 18提问于2020-09-07得票数 0
回答已采纳
我想使用dataframe.pivot()从pandas数据帧创建一个数据透视表，不仅包括数据帧列，还包括数据帧索引中的数据。找不到任何说明如何做到这一点的文档。有什么建议吗？
浏览 0提问于2014-02-08得票数 5
2回答
我有一个数据帧，并希望在两列上使用.isin()来过滤掉某些行。 df = amount currency1 currency2
50 GBP nan
47 nan USD
30 nan GBP
60 EUR nan
57 nan EUR 如果用值填充currency1，则不会填充currency2，反之亦然。我想使用isin()来只挑出英镑和美元。我尝试使用： df = df.loc[df['currency1&
浏览 18提问于2020-06-23得票数 0
回答已采纳
我想在熊猫数据帧中填充一个固定长度的列，其中包含字典中的值，使用列表理解。
字典将几乎所有唯一值对应的键从数据帧的现有列映射到某些值。关键的是，并不是所有的唯一值都包含在字典中。在这种情况下，我想把熊猫-本地零值，NaN。这样，我的新列表可以与数据帧中的列长度相同。
我尝试在列表理解中使用if-else结构，如下所示：
df['col_B'] = [d[key] for key in df['col_A'].values if key in d else NaN]
对于字典中没有键值对的行，我希望得到一个完全填充的NaN列。但我得到了以下错误：
SyntaxEr
浏览 1提问于2019-07-20得票数 0
回答已采纳
在PySpark中是否有与pandas info()方法等效的方法？
我正在尝试获取有关PySpark中数据帧的基本统计信息，例如:列数和行数、空值数、数据帧大小
pandas中的Info()方法提供了所有这些统计信息。
浏览 4提问于2017-06-08得票数 6
我正在尝试执行所描述的操作，但是并不是只填充了我的一列，我想要一个分隔符。
我想要替换的代码(用任意数量的k替换)是：
raw_df["all ks"] = raw_df["k1"].fillna("") + "/" + \
raw_df["k2"].fillna("") + "/" + \
raw_df["k3"].fillna("") + "
浏览 2提问于2015-01-04得票数 2
下面给出了一个数据帧，其中列C2包含字符串：
import pandas as pd
lst = [[1, "2 Kms"], [3, "4km"]]
df = pd.DataFrame(lst, columns = ["C1", "C2"])
df
C1 C2
0 1 2 Kms
1 3 4km
现在我希望在同一数据帧中，如何删除列C2中的字母，列C2必须在索引0处仅包含数字2，在索引1处仅包含4。列C2必须是int类型。我不想要新的数据帧
浏览 0提问于2021-06-04得票数 0
3回答
在Pandas数据帧中，我想过滤掉所有超过2个NaN的行。
本质上，我有4列，我只想保留那些至少有2列有限定值的行。
有人能建议一下如何实现这一点吗？
浏览 10提问于2014-04-22得票数 9
回答已采纳
我试图用每一行的第一个非空列值填充pandas数据帧中第一列的空值，但似乎无法正常工作 下面是一个例子 dfr = pd.DataFrame({'a':[np.nan, np.nan, 3, np.nan, np.nan], 'b':[4, np.nan, np.nan, 7, np.nan], 'c':[4, 5, 6, 7, np.nan], 'd':[3, 1, 3, 9, 12]})
#This is what my original data frame looks like
dfr
Out[107]:
浏览 11提问于2019-01-02得票数 2
回答已采纳
我有一个pandas数据帧，我想根据calc_value列的值计算百分位数，除非calc_value为null，在这种情况下，percentile也应该为null。
我使用scipy的来计算百分位数，因为它是的。
然而，rankdata有一个缺陷，那就是它将愉快地包含空值，并且似乎没有排除它们的选项。
df = pd.DataFrame({'calc_value': [0, 0.081928, 0.94444, None, None]})
df['rank_val'] = rankdata(df.calc_value.values, method='m
浏览 2提问于2016-03-04得票数 0
我有一个简单的pandas数据帧，有两列：
document document_topics
0 [(0, 0.0280), (1, 0.0372), (2, 0.0131), ... (42, 0.0969)]
1 ... [(1, 0.0829), (3, 0.0161), (4, 0.0141), ... (27, 0.2275)]
列'document_topics‘是(topic，weight)的元组。我想拆分'document_topics‘并获得数据帧，如下所示：
document topic_0 topic_1 topic_2
浏览 0提问于2020-04-19得票数 2
我有一个系统，您可以手动输入数据，例如关于人的数据。有些字段是强制性的，但大多数是可选的。当输出数据时，它不会规范数据，而是构造数据，以便第一行是您填充的字段标题，第二行是数据。
import pandas as pd
import numpy as np
import pandas as pd
import numpy as np
data = [
['Name', 'Age', 'Eye_Colour', 'Height', 'Hair Colour', 'Kids', &
浏览 1提问于2022-04-29得票数 0
1回答
我得到了以下pandas.DataFrame，并希望计算一个新列，其中包含多索引级Timestamp中连续时间戳之间的时间增量 import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Timestamp': [12, 12, 12, 22, 22, 22, 44, 44, 66, 102],
'Customer': ['bmw', 'vw', 'vw', 'bmw', 'vw', 'vw', 'vw&#
浏览 26提问于2020-10-08得票数 2
回答已采纳
2回答
在R中，我可以这样做：
myvec <- seq(from = 5, to = 10)^2
mydf <- data.frame(matrix(data = myvec, ncol = 3,byrow = TRUE))
> mydf
X1 X2 X3
1 25 36 49
2 64 81 100
请注意，我可以通过传入ncol参数来指定数据帧的形状。然后，我可以按行或按列(在本例中是按行)填充它。
如果我用Python/Pandas复制这段代码，那么创建序列就足够简单了：
myData = [x**2 for x in range(5,11) ]
然而，如何轻松地制
浏览 3提问于2017-08-03得票数 13
回答已采纳
2回答
我正在尝试表示由数组[x,y,z]组成的数据帧中的每一列。此外，可以用NaN值填充数组，我尝试过这样做：
np.mean([df[col].mean() for col in df.columns], axis=0)
但这并不管用:/任何建议都将不胜感激
浏览 3提问于2021-06-10得票数 0
例如，我有：
Column A Column B Column C
A_1 B_1 0
A_1 B_2 1
A_2 B_3 3
A_2 B_5 2
我想要得到这个：
B_1 B_2 B_3 B_5
A_1 0 1 nan nan
A_2 nan nan 3 2
我的想法是获取列A和列B的唯一值，在此基础上重新创建一个新的数据帧，并通过2 for循环填充空格。有没有更好的方法来使
浏览 0提问于2017-08-08得票数 0
我正在尝试使用具有相似列值的行来估算/填充值。
例如，我有这样的数据帧：
one | two | three
1 1 10
1 1 nan
1 1 nan
1 2 nan
1 2 20
1 2 nan
1 3 nan
1 3 nan
我想使用列one和two的键，这是相似的，如果列three不是完全nan，那么用列'3‘中的值来计算一行类似键的现有值。
这是我想要的结果：
one | two | three
1 1 10
1
浏览 0提问于2017-09-24得票数 20
回答已采纳
1回答
我在pandas中创建了一个分层数据帧：
import pandas as pd
import numpy as np
col_index = pd.MultiIndex.from_product([[0,1], ['a', 'b', 'c']])
df_outer = pd.DataFrame(index=range(4), columns=col_index)
print(df_outer)
0 1
a b c a b c
0 NaN Na
浏览 1提问于2018-02-03得票数 1
回答已采纳
1回答
我得到了以下数据帧：
import pandas as pd
test = pd.DataFrame([["Bugatti","Veyron"],
["Bugatti","Chiron"],
["VW","Golf"],
["VW","Passat"],
["VW","Polo&
浏览 7提问于2019-11-28得票数 0
回答已采纳
我有一个如下的数据框架：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Country':['USA','USA','MEX','IND','UK','UK','UK'],
'Region':['Americas','NaN','NaN','Asia','Europe','NaN',&
浏览 0提问于2019-07-12得票数 0
我有一个数据帧，每个用户都有会话。其中一列是到目前为止的会话。其中一些会话的值为空值。我相信我可以使用fillna和转换方法来适当地填充数据帧。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'user': [A, A, A, A, A, B, B, B, B, C, C, C, C, C], 'sessions': [28, NaN, NaN, NaN , 32, NaN, NaN,NaN,12, NaN,15, NaN, 17,NaN]})
预期输出DataFrame：
df_out = pd.DataFrame({
浏览 0提问于2019-10-28得票数 0
有一个80行6列的pandas数据帧。某些列中包含NaN值。比方说，如果给定列中连续的nan值的数量超过10，那么我们必须对这些nan块的值做一些处理。因此，我的问题是如何提取与这些大块nans的开始和结束相对应的行索引？
浏览 12提问于2021-10-07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
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
