我们可以在 Rest Assured 中获取请求的响应时间。请求发送到服务器后到收到响应之间经过的时间称为响应时间。默认情况下，响应时间以毫秒为单位获取。但是，我们也可以使用其他时间单位获取。ResponseOptions 接口的以下方法可用于获取响应时间：getTime - 获取以毫秒为单位的响应时间。getTimeIn(time unit) - 获取以作为参数传递给此方法的时间单位为单位的响应时间。time() - 获取以… 阅读更多

PUT 请求用于将数据传递到服务器以创建或修改资源。POST 和 PUT 之间的区别在于 POST 请求不是幂等的。这意味着多次调用相同的 PUT 请求将始终产生相同的输出。但是，多次调用相同的 POST 请求将多次创建类似的资源。PUT 请求的状态代码为：200 - 请求成功，并且响应正文已修改。400 - 请求不成功。204 - 请求成功，但没有内容。示例代码实现import org.testng.annotations.Test; import static io.restassured.RestAssured.*; import io.restassured.RestAssured; public class ... 阅读更多

pandas Series 中的 agg() 方法用于在一个系列对象上应用一个或多个函数。通过使用此 agg() 方法，我们可以一次对一个系列应用多个函数。要一次使用多个函数，我们需要将这些函数名称作为元素列表发送到 agg() 函数。示例# 导入 pandas 包 import pandas as pd # 创建一个 pandas 系列 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) print(s) # 应用 agg 函数 result = s.agg([max, min, len]) print('agg 方法的输出', result)解释对象“s”有 10… 阅读更多

add_suffix 是 pandas Series 函数，用于将字符串后缀添加到系列索引标签。此方法将返回一个带有更新标签的新系列对象。此 add_suffic 方法将字符串作为参数，并使用该字符串更新系列标签。它将在系列的索引标签之后添加给定的字符串。示例# 导入 pandas 包 import pandas as pd # 创建一个 pandas 系列 s = pd.Series([2, 4, 6, 8, 10]) print(series) result = s.add_suffix('_Index') print("带有更新标签的结果系列：", result)解释在这个例子中，我们创建了一个系列… 阅读更多

在 pandas Series 功能中，我们有一个名为 add() 的函数，用于将一个系列对象与另一个系列对象相加。它还用于将 Series 对象与整数和 Python 列表相加。series.add() 方法有一个 fill_values 参数。它用于通过将浮点值替换为此参数来有效地处理缺失值。默认情况下，此 fill_value 参数的输入为 Nan。示例import pandas as pd import numpy as np sr1 = pd.Series(np.arange(1, 6)) print('系列对象 1：', sr1, sep='') sr2 = pd.Series(np.random.randint(10, 20, 4)) print('系列对象 2：', ... 阅读更多

此 add() 方法在系列中的基本操作用于将一个系列与另一个系列、值列表或单个整数相加。它将返回一个包含结果元素的新系列。它支持使用 fill_values 替换来处理缺失数据。我们可以使用 series.add() 方法的 fill_value 参数填充 Nan 值。如果要将一个系列与一个列表相加，则列表中的元素必须等于系列中的元素数量。示例# 导入所需的包 import pandas as pd import numpy as np ... 阅读更多

Pandas 用于处理大型数据集，在大型数据表中，列和行使用一些名称进行索引，这些名称称为标签。当我们处理数据集时，数据集中可能存在一些重复的标签。重复可能会导致对数据得出错误的结论，它可能会影响我们期望的输出。这里我们讨论的是标签重复，也就是行和列索引名称重复超过 1 次。让我们来看一个示例，以识别 DataFrame 中的重复标签。识别列标签中的重复项示例df1 = pd.DataFrame([[6, 1, 2, 7], [8, ... 阅读更多

stack 和 unstack 函数用于重塑 pandas 库中的 DataFrame，以便以不同的方式提取更多信息。StackPandas stack 用于将列级别堆叠到索引中。它返回一个具有多级索引的新 DataFrame 或 Series。stack 方法有两个参数，分别是 level 和 dropna。level 参数用于将列轴堆叠到索引轴上，默认值为 1，我们可以使用字符串、列表和整数。dropna 用于删除结果 DataFrame/Series 中具有缺失值的行。默认情况下，它… 阅读更多

使用 pandas.Series.to_string()，我们可以将单个系列转换为字符串。让我们来看一些示例，看看它是如何工作的。示例使用字符串 dtype 数据创建一个 pandas Series，然后将其转换为字符串。# 创建一个系列 ds = pd.Series(["a", "b", "c", "a"], dtype="string") print(ds) # 显示系列 s = ds.to_string() # 转换为字符串 print() print(repr(s)) 显示转换后的输出解释变量 ds 持有一个 pandas Series，其中所有数据都是字符串，方法是将 dtype 定义为字符串。然后使用 pandas.Series.to_string 方法将系列转换为字符串，这里我们将其定义为 ds.to_string()。最后，转换后的字符串分配给… 阅读更多

Pandas 不仅可以将文本数据作为对象包含在内，还可以包含 Pandas 不理解的任何其他数据。这意味着，如果您说当列为 Object dtype 时，并不意味着该列中的所有值都将是字符串或文本数据。实际上，它们可能是数字，或者字符串、整数和浮点数 dtype 的混合。因此，由于这种不兼容性，我们无法直接对该列执行任何字符串操作。由于这个问题，从 pandas 1.0 版本开始引入了 string dtype，但我们需要显式地定义它。查看一些示例… 阅读更多