east_entrance_data[i].drop_duplicates(subset='ID', keep='first',inplace=True)

这是一个 pandas DataFrame 对象调用的 drop_duplicates() 方法，它的作用是去除 DataFrame 中指定列（这里是 'ID'）的重复行。其中，subset 参数指定要考虑的列名，keep 参数指定保留哪个重复行（这里是第一个出现的，即 'first'），inplace 参数指定是否在原 DataFrame 上进行修改（这里是 True，表示原地修改）。

相关问题

// 查询学生信息 void query_student_info() { char id[10]; printf("请输入要查询的学生学号："); scanf("%s", id); int i; for (i = 0; i < student_count; i++) { if (strcmp(student_list[i].id, id) == 0) { printf("学生姓名：%s\n", student_list[i].name); printf("学生学号：%s\n", student_list[i].id); printf("学生性别：%s\n", student_list[i].sex); printf("学生入学时间：%s\n", student_list[i].entrance_time); printf("学生毕业时间：%s\n", student_list[i].graduate_time); printf("学生在籍状态：%s\n", student_list[i].status); printf("学生毕业情况：%s\n", student_list[i].graduate_info); return; } } printf("未找到该学生信息！\n"); }的代码解析

这段代码是一个函数，用于查询学生信息。它首先提示用户输入要查询的学生学号，然后通过循环遍历 `student_list` 数组，查找与输入的学号相匹配的学生信息。

在循环中，使用 `strcmp()` 函数比较 `student_list[i]` 中的学号和用户输入的学号是否相等，如果相等，则输出该学生的姓名、学号、性别、入学时间、毕业时间、在籍状态和毕业情况等信息，并通过 `return` 语句结束函数。

如果循环结束后仍未找到匹配的学生信息，则输出提示信息。

总体来说，这段代码实现了查询学生信息的功能，可以在程序中调用该函数来查询指定学生的信息。

for i, j, k, l in product(range(10, 21), range(5, 11), range(2, 11), range(1, 3)): data["normalSpeed"] = i / 3.6 data["minTurningRadius"] = j data["breadth"] = k data["jobType"] = l for block_type in ["小地块", "中地块", "大地块"]: if block_type == "小地块": data["map"]["outerbd"] = outerbd_small data["map"]["entrance"] = entrance_small data["map"]["exit"] = exit_small elif block_type == "中地块": data["map"]["outerbd"] = outerbd_middle data["map"]["entrance"] = entrance_middle data["map"]["exit"] = exit_middle else: data["map"]["outerbd"] = outerbd_large data["map"]["entrance"] = entrance_large data["map"]["exit"] = exit_large json_str = json.dumps(data) res = requests.post(url, json_str).text filename = os.path.join(desktop_path_file, f'normalSpeed={i}, minTurningRadius={j}, breadth={k}, jobType={l}, {block_type}.txt') with open(filename, 'w') as file: file.write(res) print(f'写入成功，速度为{i}，转弯半径为{j}，幅宽为{k}，作业模式为{l}，{block_type}') logger.info(f'写入成功，速度为{i}，转弯半径为{j}，幅宽为{k}，作业模式为{l}，{block_type}') time.sleep(10) plot_route_from_file(filename, f'normalSpeed={i}, minTurningRadius={j}, breadth={k}, jobType={l}, {block_type}') 在功能不变的情况下优化，只能用requests发送post请求

下面是经过优化的代码，使用了单个 POST 请求来处理大地块和小地块的情况：

for i, j, k, l in product(range(10, 21), range(5, 11), range(2, 11), range(1, 3)):
    for block_type in ["小地块", "中地块", "大地块"]:
        if block_type == "小地块":
            data["map"]["outerbd"] = outerbd_small
            data["map"]["entrance"] = entrance_small
            data["map"]["exit"] = exit_small
        elif block_type == "中地块":
            data["map"]["outerbd"] = outerbd_middle
            data["map"]["entrance"] = entrance_middle
            data["map"]["exit"] = exit_middle
        else:
            data["map"]["outerbd"] = outerbd_large
            data["map"]["entrance"] = entrance_large
            data["map"]["exit"] = exit_large

        json_str = json.dumps(data)
        res = requests.post(url, json_str).text
        filename = os.path.join(desktop_path_file,
                                f'normalSpeed={i}, minTurningRadius={j}, breadth={k}, jobType={l}, {block_type}.txt')

        with open(filename, 'w') as file:
            file.write(res)
            print(f'写入成功，速度为{i}，转弯半径为{j}，幅宽为{k}，作业模式为{l}，{block_type}')
            logger.info(f'写入成功，速度为{i}，转弯半径为{j}，幅宽为{k}，作业模式为{l}，{block_type}')

        time.sleep(10)
        plot_route_from_file(filename, f'normalSpeed={i}, minTurningRadius={j}, breadth={k}, jobType={l}, {block_type}')

这样优化后，代码仍然会遍历所有的参数组合，并在每个组合下处理大地块和小地块。但是现在使用了单个 POST 请求来发送数据，并在每个循环迭代中进行处理。这样可以提高代码的效率。