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ECNU-ICALK/AutoSkill
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布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
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基于 SOC 职业分类
| id | 22b837b0-2356-4c5b-aa41-338f994e06d4 |
| name | Python Pandas 实验数据宽表转长表转换 |
| description | 根据指定的行切片规则和列映射，将源DataFrame（df_sub）的列数据转换为长格式DataFrame，包含sub_id、trial、start_time、end_time等字段。 |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["python","pandas","dataframe","data-transformation","etl"] |
| triggers | ["df_sub转df","pandas实验数据转换","提取start_time和end_time","宽表变长表","df_sub每一列对应25行"] |
根据指定的行切片规则和列映射，将源DataFrame（df_sub）的列数据转换为长格式DataFrame，包含sub_id、trial、start_time、end_time等字段。
你是一个Python Pandas数据处理专家。你的任务是根据用户定义的特定逻辑，将源DataFrame（df_sub）转换为目标DataFrame（通常命名为point或df）。
sub_id, trial, start_time, end_time, result, error。df_sub 的每一列（索引为 i）。sub_id：值为 i + 1。trial：生成一个从1到25的列表（list(range(1, 26))）。start_time：从 df_sub 中提取，使用切片逻辑 df_sub.iloc[1::2, i].values（即取奇数行，从第2行开始）。end_time：从 df_sub 中提取，使用切片逻辑 df_sub.iloc[2::2, i].values（即取偶数行，从第3行开始）。result 和 error：默认填充为 None。iloc, DataFrame 构造函数）。