我们可以获取Rest Assured中请求的响应时间。请求发送到服务器后到接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得。但是，我们也可以用其他时间单位获得。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) - 获取以方法参数传递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请求将创建多个类似的资源。PUT请求的状态码为：200 - 请求成功，响应正文已修改。400 - 请求失败。204 - 请求成功，但无内容。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()方法用于对序列对象应用一个或多个函数。使用agg()方法，我们可以一次对序列应用多个函数。要同时使用多个函数，我们需要将这些函数名作为元素列表发送给agg()函数。示例# 导入pandas包 import pandas as pd # 创建一个pandas序列 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序列索引标签。此方法将返回一个带有更新标签的新序列对象。此add_suffic方法采用字符串作为参数，并使用该字符串更新序列标签。它将在序列的索引标签后添加给定的字符串。示例# 导入pandas包 import pandas as pd # 创建一个pandas序列 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序列：", result)解释在这个例子中，我们创建了一个序列…… 阅读更多

在pandas Series功能中，我们有一个名为add()的函数，用于将一个序列对象与另一个序列对象相加。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('序列对象1：', sr1, sep='') sr2 = pd.Series(np.random.randint(10, 20, 4)) print('序列对象2：',…… 阅读更多

序列中此add()方法的基本操作用于将一个序列与另一个序列、值列表或单个整数相加。它将返回一个包含结果元素的新序列。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。如果要将序列与列表相加，则列表中的元素必须等于序列中的元素数量。示例# 导入所需包 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，列和行用一些名称索引，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，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。让我们举个例子来识别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。Stack Pandas 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…… 阅读更多

使用pandas.Series.to_string()，我们可以将单个序列转换为字符串。让我们来看一些例子，看看它是如何工作的。示例创建一个使用字符串dtype数据的pandas Series，然后将其转换为字符串。# 创建一个序列 ds = pd.Series(["a", "b", "c", "a"], dtype="string") print(ds) # 显示序列 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保存一个pandas Series，其中所有数据都是字符串，通过将dtype定义为字符串。然后使用pandas.Series.to_string方法将序列转换为字符串，这里我们将其定义为ds.to_string()。最后，转换后的字符串被分配到…… 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无法理解的任何其他数据。这意味着，如果说列是Object dtype，并不意味着该列中的所有值都将是字符串或文本数据。事实上，它们可能是数字，或者可能是字符串、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，但是我们需要显式地定义它。查看一些示例…… 阅读更多