
python – 根据列中的数据合并两个CSV文件
我有两个csv文件,如下所示. CSV1 data13 data23 d main_data1;main_data2 data13 data23data12 data22 d main_data1;main_data2 data12 data22data11 data21

asp.net – 是否可以根据用户角色隐藏/显示Kendo网格列?
我在asp.net MVC中使用Kendo ui网格.是否可以根据用户角色隐藏/显示网格列?谢谢 您可以使用 hidden指定列是否可见,因此一个选项可能是根据用户角色设置变量.例如,在控制器中 ViewBag.CanDisplay = true; // or omit if the user does not have permission 并

python – 根据另一列pandas数据框提取列值
我在某个变量上提取一个变量条件的值,例如,以下数据框: A B p1 1 p1 2 p3 3 p2 4 当B = 3时,如何得到A的值?每次当我提取A的值时,我得到一个对象,而不是一个字符串. 您可以使用 loc获得满足您的条件,然后 iloc获得第一个元素的系列: In [2]: dfOut[2]: A B0

python – 根据列值过滤numpy ndarray(矩阵)
这个问题是根据一些列值过滤NumPy ndarray. 我有一个相当大的NumPy ndarray(300000,50),我根据某些特定列中的值过滤它.我有ndtypes所以我可以按名称访问每一列. 第一列名为category_code,我需要过滤矩阵以仅返回category_code所在的行(“A”,“B”,“C”). 结

linux – awk一个线程根据列的值选择行
我想读取filein.txt(制表符分隔),并输出一个fileout.txt,只有与给定列的值相匹配的行,并消除正在查询的列.即, filein.txt#namethousetaddressrogertvictoriant223 dolan st.maggietfrencht12 alameda ave.kingstontvictoriant224 house st.ro

sql – 根据列拆分2行或更多行上的行
我有个问题 如果我有一行看起来像这样 |ordernumber|qty|articlenumber|| 123125213| 3 |fffff111 | 我怎么能把它分成三行,如下所示: |ordernumber|qty|articlenumber|| 123125213| 1 |fffff111 || 123125213| 1 |fffff111 ||
![linux – tcpdump – 如何根据tcp连接时间/持续时间过滤[closed]](https://www.0579zz.cn/wp-content/themes/boke-2/thumb.php?src=https://www.0579zz.cn/wp-content/themes/boke-2/assets/img/default.png&w=243&h=156)
linux – tcpdump – 如何根据tcp连接时间/持续时间过滤[closed]
是否有可能根据tcp连接时间(连接持续时间)过滤tcpdump(实时或创建转储后)? 我正在录制http json rpc流量. 我想记录只有比说1000毫秒更长的连接. 在wireshark中,在菜单 – 统计 – 对话(TCP选项卡)中有工具,我可以按“持续时间”排序.但我想记录(或过滤)长期

python – 根据列名拆分pandas数据框
有没有办法根据列名拆分pandas数据框?作为一个例子,考虑数据帧有以下列df = [‘A_x’,’B_x’,’C_x’,’A_y’,’B_y’,’C_y’],我想创建两个数据帧X = [‘ A_x’,’B_x’,’C_x’]和Y = [‘A_y’,’B_y’,’C_y’]. 我知道有可能这样做: d = {A: df.A_x,

python – Pandas:根据来自另一列的匹配替换列值
我在第一个数据框df1 [“ItemType”]中有一列,如下所示, Dataframe1 ItemType1redTomatowhitePotatoyellowPotatogreenCaulifloweryellowCaulifloweryelloSquashredOnionsYellowOnionsWhiteOnionsyellowCabbageGreenCabbage

python – 根据网络重复边缘更新权重信息
我有一个 JSON Feed数据,其中包含许多用户关系,如: subject_id = 1, object_id = 2, object = added subject_id = 1, object_id = 2, object = likedsubject_id = 1, object_id = 3, object = addedsubject_id = 2, object_id = 1