将数据帧更改为索引值对
是一种数据处理的方法，它将数据帧中的数据按照特定的索引值进行重新组织和转换。通过将数据帧转换为索引值对，可以提高数据的查询效率和处理速度。
数据帧是一种二维数据结构，类似于表格，由行和列组成。每一列代表一种数据类型，每一行代表一个数据记录。数据帧通常用于数据分析和处理，例如在机器学习和数据挖掘中。
将数据帧转换为索引值对可以提供以下优势：
- 快速查询：通过将数据帧转换为索引值对，可以根据索引值快速定位和访问数据，提高查询效率。
- 空间优化：索引值对可以将数据压缩存储，减少存储空间的占用。
- 数据聚合：索引值对可以将相同索引值的数据进行聚合，提供更高级别的数据分析和统计。
- 数据关联：通过索引值对，可以将不同数据帧中的数据进行关联，实现数据的集成和联合分析。
应用场景：
- 数据库系统：将数据库中的数据表转换为索引值对，提高数据库查询性能。
- 大数据处理：在大数据处理中，将数据帧转换为索引值对可以加速数据的处理和分析。
- 数据挖掘和机器学习：在数据挖掘和机器学习任务中，将数据帧转换为索引值对可以提高算法的效率和准确性。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云大数据分析平台 TencentDB for Big Data：https://cloud.tencent.com/product/tcdb-for-bigdata
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- 腾讯云对象存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云区块链服务 Tencent Blockchain as a Service (BaaS)：https://cloud.tencent.com/product/baas
- 腾讯云元宇宙服务 Tencent Metaverse Service：https://cloud.tencent.com/product/metaverse
请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
相关·内容
我在排序熊猫数据帧时遇到了一些问题。
sort_index(axis=0)结果在数据帧中将索引排序为110111213...等。
而sort_index(axis=1)似乎只适用于前几行，然后就变得完全混乱了。
我根本无法理解正在发生的事情。我想要对我的索引进行简单的数字排序，似乎这应该是sort_index的标准设置。
浏览 7提问于2018-12-09得票数 1
我想用MultiIndex将一个在单元中有元组的数据帧转换成一个数据帧。下面是一个表代码示例： d = {2:[(0,2),(0,4)], 3:[(826.0, 826.0),(4132.0, 4132.0)], 4:[(6019.0, 6019.0),(12037.0, 12037.0)], 6:[(18337.0, 18605.0),(36674.0, 37209.0)]}
test = pd.DataFrame(d) 数据帧看起来是这样的： 2 3 4 6
0 (0
浏览 58提问于2021-03-21得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个数据帧(df)，包括纬度和经度坐标(Lat，Long)以及每个条目的温度测量深度(深度)。实质上，每个条目都有(x，y，z)=(Lat，长，深度)的位置信息，用于每一种温度测量。
我试图通过查找和删除重复的测量位置来清理数据。简单的部分是删除精确的副本，按如下方式处理：
df = df[!(duplicated(df$Lat) & duplicated(df$Long) & duplicated(df$Depth)),]
但是，问题是有些条目的lat/long的值只是略微偏离，这意味着上面的代码不会捕获它们，但是它们仍然是明显重复的(例如，lat = 39.252880
浏览 0提问于2016-08-02得票数 1
3回答
如何删除或替换数据帧的索引？
、、、、
这是我当前的数据帧。
df =pd.DataFrame({'Observation':index,'x':x,'y':y,'dx':np.round(dx, decimals
=2),'vx':np.round(vx, decimals=2),'dy':np.round(dy,
decimals=2),'vy':np.round(vy, decimals=2), 'pxy':np.round(pxy, decimals=2)})
df = df.reind
浏览 0提问于2018-09-03得票数 0
抱歉，这里有个很难回答的问题：
为什么下面的代码不能生成带有中的值的dataframe？
df = pd.DataFrame()
df['First'] = 68
df['Second'] = 157
如何修改代码？我希望列名是First和Second，相应的值是68和157。
这只是一个简单的例子来说明我所遇到的困难。在实际代码中，我通过一系列代码来查找相关的值，因此无法使用字典在单个步骤中初始化和完成dataframe。
数据帧中的每一列将只有一个值。然后，将从函数返回数据帧，并将值附加到“主”数据帧。如果数据帧不是我应该用来实现这一点的数据结构，那么请给我
浏览 25提问于2017-03-15得票数 2
回答已采纳
我在Jupyter笔记本上有一个数据帧，并在上面做了一个成对的图，得到了一堆相互对照的图。 import seaborn as sns
sns.pairplot(df_merge) 下面是结对的结果。 ? 然而，它不正确地绘制数据，并且以不美观的方式绘制数据。但是，当我将此数据帧导出到csv，然后将其作为数据帧读回程序时： import seaborn as sns
df_merge.to_csv('dataframe.csv')
x = pd.read_csv('dataframe.csv')
sns.pairplot(x) Sns很好地绘制了它，并
浏览 75提问于2020-10-21得票数 1
1回答
使用concat合并两个数据帧后，以下代码无法正常工作。在合并代码之前，代码运行良好：
hours_cm02 = 0
for i in range(len(df)):
if df.loc[i,'Team_name'] == "CM02":
hours_cm02 = hours_cm02+df.loc[i,'Actual Billed Hours']
print(hours_cm02)
我得到了下面的错误: ValueError:系列的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a
浏览 3提问于2021-07-14得票数 0
如果我在MultiIndex实例本身中包含了所有需要的数据，我可以在不附加到数据帧的情况下查询它，以避免可能的开销吗？
例如：
In [664]: import pandas as pd
In [665]: index = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], [1, 2, 3, 4, 5]])
In [666]: df = pd.DataFrame(index=index)
In [667]: df
Out[667]:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [(A, 1), (A
浏览 12提问于2017-06-19得票数 2
1回答
我有一个索引数据帧，它有索引$ row和index$col列，它们表示X数据帧的行和列。
索引数据帧
row col
375 1
376 1
379 1
380 1
381 1
460 4
461 4
462 4
463 4
我想取X数据帧中每个观测值的最小值，该值由索引数据帧表示。
如果不使用for循环，我该怎么做呢？我需要这个，因为我有多个索引数据帧，而这在for循环中需要很长时间。
浏览 2提问于2017-01-22得票数 0
我有如下所示的源数据框架；
源数据帧
我想创建一个结果数据帧，如下所示；
结果数据帧
浏览 1提问于2021-09-02得票数 2
2回答
在数据帧中查找最小时间值
、、、、
我试图在DeviceID的数据帧中找到最小的时间值，它等同于旅行的起点。该值应为时间范围内的最低值，例如11:00:00 - 13:00:00 (午餐时间高峰时间- LT_Peak)。
类似地，我还必须运行一个命令来查找最大时间值，这将等同于一次旅行的终点。
我将需要在所有DeviceID的整个数据帧中应用此命令，并找到每个数据帧的起点和终点。
我尝试过使用这个函数：Start = df4.loc[df.Time>0, 'Time'].idxmin() End = df4.loc[df.Time>0, 'Time'].idxmax()
但是我得到了
浏览 0提问于2019-08-27得票数 0
2回答
我有Dask系列的Dask数据帧。
我想在本系列中建立索引，以获取dask数据帧以供后续工作使用。
但是，使用loc[0]会导致另一个dask系列。使用to_frame也不起作用，因为结果是"Dask系列Dask数据帧的Dask数据帧“。
下面是一个使用Dask系列Pandas数据帧的最小示例(不完全相同，但说明了问题)：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
pdf1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4], 'b': [4,3,2,1]})
pdf2 = pd.Data
浏览 3提问于2020-02-03得票数 1
2回答
我有两个包含相似列的数据帧： ID prop1
1 UUU &&&
2 III ***
3 OOO )))
4 PPP %%% 和 ID prop2
1 UUU 1234
2 WWW 4567
3 III 7890
5 EEE 0123
6 OOO 3456
7 RRR 6789
8 PPP 9012 我需要合并这两个ID匹配的数据帧，并将prop2列添加到原始数据帧中。 ID prop1 prop1
1 UUU &&& 1234
2 III *** 7890
3 OOO ))) 3456
4 PPP %%%
浏览 17提问于2021-04-29得票数 1
3回答
我有两个具有相同列名的数据帧，例如：
col1 col2 col3
1 2 3
和
col1 col2 col3
4 5 6
1 7 8
我已经附加了它们，所以现在新的数据帧如下所示：
col1 col2 col3
1 2 3
4 5 6
1 7 8
问题是，我需要在col1中具有相同值的行一个接一个地出现，就像这样：
col1 col2 col3
1 2 3
1 7 8
4 5 6
如何按col1对数据帧进行排序以创建此效果(而不修改数据帧类型)？
浏览 0提问于2021-05-26得票数 0
3回答
按绝对值排序而不更改数据
、、、
我正在寻找一种简单的方法来根据特定列的绝对值对pandas数据帧进行排序，而不需要实际更改数据帧中的值。类似于sorted(df, key=abs)的东西。因此，如果我有一个数据帧，比如：
a b
0 1 -3
1 2 5
2 3 -1
3 4 2
4 5 -9
按'b‘排序时，得到的排序数据如下所示：
a b
2 3 -1
3 4 2
0 1 -3
1 2 5
4 5 -9
浏览 0提问于2015-05-27得票数 53
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1回答
我有两个分区级别为2的数据帧，每个数据帧都很小，大概100行左右。 df1： col1 columnindex
null 1
null 2
null 3
null 4
100 5
101 6
102 7
103 8
104 9
105 10 df2： col2 columnindex
100 1
200 2
null 3
null 4
100 5
101
浏览 10提问于2019-09-04得票数 0
回答已采纳
1回答
我有以下数据帧： preference Other
588 NaN goes to work with sister
461 NaN google
88 NaN bybus,
浏览 19提问于2019-09-20得票数 1
回答已采纳
按列的值和索引对pandas dataframe进行排序是否可行？
如果按列的值对pandas数据帧进行排序，则可以得到按列排序的结果数据帧，但不幸的是，您会看到数据帧的索引顺序与排序列的值相同。
那么，我是否可以按列对数据帧进行排序，例如名为count的列，但也可以按索引值对其进行排序？按降序对列进行排序也是可行的，但是按升序对索引进行排序是否可行呢？
我知道如何对dataframe中的多个列进行排序，也知道通过首先对索引执行reset_index()并对其进行排序，然后再次创建索引，就可以实现这里所要求的结果。但是，这是不是更直观、更有效的方法呢？
浏览 2提问于2013-11-29得票数 59
3回答
我有一个在R中有2500列的数据集，我试图从整个数据帧中找到大于零的最小值。一旦找到了这个数字，我想尝试将它添加到数据帧中的所有其他数据中。
下面是一个示例数据集。
df <- as.data.frame(rbind(c(0.01,0.4,0.5,5,27,0.22,25,0,0,0.3),c(0.25,0,0,2.3,3.6,6,0,0.001,0.021,0),c(22,23,0,40,0.53,0.2,0.4,0.44,0,0),c(0.1,0,0.12,0.56,0.7,13,0,0,3,4)))
如您所见，此数据帧中的最小值为0.001。
我尝试了以下几点：
min<-
浏览 8提问于2022-05-07得票数 1
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1回答
在我的Pandas dataframe中，我的'Date‘列有mm/dd/yyyy格式的字符串。我想要做的是将它们转换成YYYY-dd-mm。
df = pd.read_csv(csv_file, header=1)
date_list = df['Date'].values
for item in date_list:
item = pd.to_datetime(item).strftime('%Y-%m-%d')
print(item)
这段代码成功地转换了日期，但是数据帧没有改变。我怎样才能让它用新的格式改变数据帧？
浏览 0提问于2019-07-07得票数 1
1回答
我刚接触熊猫，所以我不确定我是不是在以最好的方式做我想做的事情，而且其中一部分似乎不能正常工作。
在我的数据库中，我有一个表，记录了我的网站上的所有产品的销售，我想创建一个csv报告，所有已售出的产品，最低价格，最高，价格和其他信息。销售每笔销售的表格具有以下属性：
product_id
sell_price
created_by
通过我的研究，我发现了如何使用数据库导出中的csv来制作数据帧，如下所示。
sellsdb = pd.read_csv('sellsdb.csv', delimiter = ',')
现在，我制作了该数据帧的副本，但没有副本。
sel
浏览 2提问于2020-07-01得票数 0
1回答
我有一个巨大的数据框架，其中包含4列和900万行。例如，我的MainDataframe有：
NY_resitor1 NY_resitor2 SF_type SF_resitor2
45 36 Resis 40
47 36 curr 34
. . . .
浏览 0提问于2015-10-20得票数 0
2回答
我有两个类似下面的df1和df2示例的数据帧。我想要比较数据帧之间的值，并返回数据帧在列中具有不同值的列。因此，在下面的示例中，它将返回B列。
df1
A B C
1 2 3
1 1 1
df2
A B C
1 1 3
1 1 1
浏览 5提问于2018-10-03得票数 0
1回答
我有一个大约5,000个数据帧的列表，每个数据帧有大约20列和大约15,000行。所有的数据帧共享相同的列名，我想优雅地将所有数据帧中的所有数据相加，以获得“时间”中的相同值。下面显示了2个数据帧的示例。这里的关键是尽可能高效地完成这项工作。 df1 = time data1 data2
0 100 100
1 100 100
2 100 100 df2 = time data1 data2
1 100 100
2 100 100
3 100 100 输
浏览 15提问于2019-02-09得票数 0
回答已采纳
我正在尝试处理一些时间序列数据，并且对pandas dataframe还是个新手。我有一个包含两列的数据帧，如下所示：
+---+-----------------------+-------+--+
| | 0 | 1 | |
+---+-----------------------+-------+--+
| 1 | 2018-08-02 23:00:00 | 456.8 | |
| 2 | 2018-08-02 23:01:00 | 457.9 | |
+---+-----------------------+------
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
我做了一个数据帧聚合，我想添加一个新列，如果行中2020年有一个> 0的值，它将放入1，否则为0。 这是我的代码和dataframe的头 df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['TxnDate']).year # add column year
df['client'] = df['Customer'].str.split(' ').str[:3].str.join(' ') # add colum with 3 first word
Datedebut = d
浏览 6提问于2020-06-28得票数 2
回答已采纳
2回答
我有两个时间索引的数据帧，但具有不同的规模。第一个每天每30分钟有一个数据，另一个每天只有一个数据。我想用第二个数据帧的值填充第一个数据帧，并保持第一个数据帧的形状。 首先： 第二： 想要的结果：
浏览 50提问于2021-02-27得票数 2
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1回答
我有一个数据帧，看起来像这样：
A B
ABC1 0
DEF2 4
DEG0 4
我如何转换它，以便如果一行包含字母"D“，则在新列中插入值"yes”，如果不包含，则插入"no“。
最终数据帧应如下所示：
A B C
ABC1 0 no
DEF2 4 yes
DEG0 4 yes
浏览 1提问于2016-10-07得票数 14
回答已采纳
我有一个脚本，可以将系统日志文件读取到pandas数据帧中，并从这些数据帧生成图表。图表适用于较小的数据集。但当我面对更大的数据集时，由于更长的数据收集时间框架，图表变得太拥挤而无法辨别。
我计划对数据帧进行重采样，以便如果数据集超过一定大小，我将对其进行重采样，以便最终只有SIZE_LIMIT行数。这意味着我需要过滤数据帧，这样每个n= actual_size/SIZE_LIMIT行都会聚集到新数据帧中的一行。agregation可以是平均值，也可以是第n行。
我对熊猫不是很熟悉，所以可能错过了一些明显的方法。
浏览 2提问于2013-01-30得票数 4
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我有两个数据帧。数据帧A如下所示 date quantity
0 2008-08-08 1000
1 2008-08-11 2000
2 2008-08-12 3000
..... 数据帧B是 date address
0 2008-08-08 xyz
1 2008-08-11 abc
2 2008-08-12 def
..... 我们的目标是将B[index]与A[inde
浏览 2提问于2020-10-20得票数 0
下午好! 我有一个包含索引和计数的熊猫数据框架。 dictionary = {1:5,2:10,4:3,5:2}
df = pd.DataFrame.from_dict(dictionary , orient = 'index' , columns = ['count']) 我想做的是检查从df.index.min()到df.index.max()的索引增量是否为1。如果缺少一个值，就像我的例子中缺少3一样，那么我想在索引中加上3，计数为0。 输出将类似于下面的df2，但以编程方式完成，因此我可以在更大的数据帧上使用它。 结果示例DF： dictionary2
浏览 24提问于2021-02-03得票数 0
回答已采纳
我相信答案会很简单。假设我的工作区中有许多数据帧，这些数据帧来自一个读取大量文件的函数。
for(i in 1:10) {
df <- data.frame(matrix(1, nrow=10, ncol=20))
assign(paste0("df", i), df)
rm(list=c("df", "i"))
}
如何通过工作空间中的位置而不是其名称来访问数据框(或对象)？
例如，假设我想在我的工作区中制作第一个对象的副本。我可以通过ls()[1]来识别这个物体。但是，我如何将其扩展到实际访问数据帧。当然
浏览 0提问于2014-12-13得票数 1
1回答
我尝试在一个长数据帧上运行for循环，并计算给定文本中的英语单词和非英语单词的数量(每个文本都是一个新行)。
+-------+--------+----+
| Index | Text | ID |
+-------+--------+----+
| 1 | Text 1 | 1 |
| 2 | Text 2 | 2 |
| 3 | Text 3 | 3 |
+-------+--------+----+
这是我的代码
c = 0
for text in df_letters['Text_clean']:
# Counters
浏览 21提问于2020-11-13得票数 0
回答已采纳
我正在将一个大型数据库读入多个数据帧。每次都有效。所以我有单独的数据帧。然后，我将每个数据帧写入csv文件。最初它有34列。在此之后，我将csv文件读取到一个新的数据帧中，现在我有35列。 我这样做是为了写入csv文件： df.to_csv(path + "file_01.csv") 这是用来读它的： import pandas as ps
df = ps.read_csv(path + "file_01.csv") 我通过以下命令测试它们的列数： df.shape 为什么会发生这种情况，我如何改进\使其正常工作？
浏览 29提问于2020-08-18得票数 1
回答已采纳
我有一个问题，涉及将时间序列从一种表示形式转换为另一种表示形式。时间序列中的每个项目都具有属性" time“、"id”和"value“(可以将其视为传感器”id“在"time”处的测量值)。我将所有的项存储在一个Pandas数据帧中，其中的列由属性命名。 “time”集是一个很小的整数集(比方说，32)，但是其中一些“id”缺少"time"s/"value"s。我想构造的是一个输出数据帧，格式如下： id time0 time1 ... timeN
val0 val1 ... valN 其中缺失的“值”由NaNs
浏览 34提问于2021-10-04得票数 0
回答已采纳
当从父数据帧中选择子数据帧时，我注意到一些程序员使用.copy()方法复制数据帧。例如,
X = my_dataframe[features_list].copy()
...instead of just
X = my_dataframe[features_list]
他们为什么要复制数据帧？如果我不复制一份会发生什么？
浏览 59提问于2014-12-28得票数 274
回答已采纳
2回答
例如，我有一个大小为100的数据帧，我有一个由20个值组成的数组存储在x中
df = pd.DataFrame({'value': np.arange(100)})
如何使用数组x更改索引为70到90的值
浏览 8提问于2020-02-07得票数 0
4回答
我有一个大熊猫数据帧(大约150000行)。我尝试过方法groupby('id')，但在返回组元组中。我只需要一个数据帧列表，然后将它们转换成np个数组批次，然后放入自动编码器(就像这个，但是是1D)。
所以我有一个熊猫数据集：
data = {'Name': ['Tom', 'Joseph', 'Krish', 'John', 'John', 'John', 'John', 'Krish'], 'Age': [20,
浏览 0提问于2021-05-12得票数 1
我有一个数据帧 |Month|
|---|
|April'18|
|May'19| 我想要做的是 |Month|Year|
|---|---|
|Apr|2018|
|May|2019| 有没有办法在熊猫中做到这一点……我在处理数据帧时被卡住了。提前谢谢。如果我已经说清楚了我的问题，请告诉我。
浏览 16提问于2021-01-15得票数 1
回答已采纳
我在一个PySpark数据帧中得到了一个距离矩阵，我试图获取数据的上(或下)三角形，并在另一个数据帧中得到结果。
例如，我试图将其转换为：
1，2，3，4
2，1，2，3
3，2，1，2
4、3、2、1
这方面：
1，2，3，4
0，1，2，3
0，0，1，2
0，0，0，1
我研究过numpy，但从我所读到的来看，这会破坏火花的同时好处。
浏览 0提问于2018-03-01得票数 0
3回答
使用R中的两个数据帧执行简单查找
、、、、
在R中，我有两个数据帧A和B如下-
数据框架A：
Name Age City Gender Income Company ...
JXX 21 Chicago M 20K XYZ ...
CXX 25 NewYork M 30K PQR ...
CXX 26 Chicago M NA ZZZ ...
数据-框架B：
Age City Gende
浏览 5提问于2016-06-02得票数 0
回答已采纳
我是python的新手，在这里我有一个问题，我不知道如何解决，请帮助。
事情是这样的:我有一个dataframe，我想提取一个满足两个不同条件的列。
列如下所示：
state gender year name births
13299 AK F 2013 Emma 57
13300 AK F 2013 Sophia 50
13301 AK F 2013 Abigail 39
13302 AK F 2013 Isabella
浏览 1提问于2016-06-29得票数 0
1回答
我有一个字符串如下所示：
string <- c("1","2","3","","5","6","")
我想用以前的值替换空白，得到一个类似于以下内容的字符串：
string <- c("1","2","3","3","5","6","6")
我调整了这个解决方案()，并得到了正确的结果：
string <- as.data.frame(string)
i
浏览 1提问于2019-02-04得票数 1
回答已采纳
我有一个pandas数据帧，它的创建方式如下： df = pd.DataFrame({
'rank': ['1', '1', '1', '1', '2', '2'],
'name': ['bob', 'rick', 'bob', 'rick', 'randy', 'billy'],
浏览 18提问于2020-10-17得票数 3
1回答
我有两个数据框，由3列组成，dataframe1有2列，dataframe2有1列 数据帧1 name category
1 abc fruit
2 def animal
3 cfg nan
4 abc fruit
5 def animal
6 cfg nan
7 abc fruit
8 def animal
9 cfg nan
10 abc fruit
11 def animal
12 cfg nan 数据帧2 actual_cat
1 plant
2 plant
3 plant
4 plant 现在，最终
浏览 16提问于2021-09-17得票数 0
1回答
如果我将多索引数据帧输出到csv，为什么我的第一个索引会重复？ 我的数据帧： In [1]: \
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'index1': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
'index2': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4],
'colum
浏览 18提问于2019-03-08得票数 3
所以基本上我的数据框中有3列，如下所示： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 158143 entries, 0 to 203270
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 users 158143 non-null int64
浏览 12提问于2020-04-14得票数 0
回答已采纳
我有数据帧df -
a b c
0 1 5 0
1 1 6 1
2 1 7 0
3 3 8 0
需要根据-c列进行分组-类似-
a b c
0 [1, 1] [5, 6] [0, 1]
1 1 7 0
2 3 8 0
它可以通过迭代df来完成。还有其他更像熊猫之类的方式吗？
浏览 6提问于2021-05-05得票数 1
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