import pandas as pd if hasattr(plate, "date"): # Ensure plate.date is a list of datetime.date objects dates_to_check = [d.date() if isinstance(d, pd.Timestamp) else d for d in plate.date] condition = df["Record Date"].dt.date.isin(dates_to_check) else: condition = df["Well Name"] != None # True for available data df.loc[condition, ["sample_type", "index", "initial_measurement"]] = list((df.loc[condition, "Well Name"].astype(str).apply(get_sample_info))) # Change the data types of the new columns df = df.astype({"sample_type": str, "index": pd.Int64Dtype(), "initial_measurement": bool})这段代码首先检查 plate.date 中的元素是否为 pd.Timestamp 对象，如果是，则调用 .date() 方法将其转换为 datetime.date 对象。
性能: 对于大多数场景，使用map来处理动态键是高效且可接受的。
std::optional 让代码更安全、语义更清晰，是现代C++处理可选值的推荐方式。
例如static int count;在类中声明，必须在类外如int MyClass::count = 0;定义，否则链接报错；但static const整型或constexpr可在类内初始化，仍需类外定义（除非是constexpr）。
=1，则0个尾随零。
Go语言的并发模型以简洁高效著称，但并发程序的测试与调试比串行代码更复杂。
// 如果是`\t* aaa aaa\t-bbb bbb...`，`explode("\t", ...)`会得到 // `["", "* aaa aaa", "-bbb bbb", ...]`。
即使一个int值完全可以由int64表示，你也必须明确地使用 int64() 语法进行转换。
检查时机： 运行时。
而 C 语言不支持重载，函数名不会被修饰。
@section指令的作用是定义一个内容块，而@yield指令的作用则是在父布局中声明一个“插槽”，用于接收并显示子视图中同名@section定义的内容。
在编写数据库交互逻辑时，养成预判和处理空结果的习惯是专业开发的关键一环。
原来的 input() 被移除。
修改上面的例子： class MyString { public:     explicit MyString(int size) { /* ... */ }     MyString(const char* str) { /* ... */ } }; int main() {     printString("Hello"); // 正确：仍允许 const char* → MyString     // printString(10); // 错误！
但可以通过指针和逻辑控制来模拟删除操作。
性能： Base64 编码的图像数据会比直接引用图像文件更大，因此可能会影响页面加载速度。
其中，读取和保存可能是通用的（比如从文件读、保存到数据库），但校验和转换则会因不同的数据类型而异。
手动调用 json.Marshal 序列化 Contents 字段： 我们使用 json.Marshal 函数将 Contents 字段序列化为 JSON 数组。
合理使用 std::atomic 能有效减少锁竞争，提高多线程程序效率，特别是在计数器、状态标志、轻量级同步等场景下非常实用。
请确保文件存在。

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