我一直在通过mediawiki文档仔细阅读,但我一直无法find如何创build新的组。 当我看特别:用户权限时,我只看到3个组:机器人,pipe理员,Bureaycrats 我想创build自己的自定义组,所以我可以使用一些扩展,如http://www.mediawiki.org/wiki/Extension:Group_Based_Access_Control 。 有人可以告诉我它是如何做的,或者指向我的一些文档?
Rich Hickey倡导的数据pipe理方法给了我很大的启发,并且在Datomic中实现,数据不会在原地发生变异,所有版本始终保留并且可以查询,而且时间是第一步 ,一stream的概念。 当然,还有专门的数据库,比如说Git,或者其他的源码控制系统。 问题是,如果有任何(或多或less)通用数据库pipe理系统的关系,graphics,层次结构,文档或任何其他风味,可以有效地使用,如电子商务Web应用程序。 或者Datomic是唯一的select呢?
有一个简单的方法在pandas调用groupby值的增量范围? 例如,考虑到下面的例子,我可以用0.155增量对B列进行分组和列组化,以便例如列B中的第一对组被划分成0, -0.155, 0.155 – 0.31 …到0, -0.155, 0.155 – 0.31 …之间的范围0, -0.155, 0.155 – 0.31 … import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame({'A':np.random.random(20),'B':np.random.random(20)}) AB 0 0.383493 0.250785 1 0.572949 0.139555 2 0.652391 0.401983 3 0.214145 0.696935 4 0.848551 0.516692 或者,我可以首先将这些增量的数据分类到一个新的列,然后使用groupby来确定任何可能适用于A列的相关统计数据?
我想在Bash if语句中有一些条件组。 具体来说,我正在寻找如下内容: if <myCondition1 and myCondition2> or <myCondition3 and myCondition4> then… 我如何将这些条件按照我描述的方式与Bash中的一个if语句一起使用? 我感谢你对此有任何想法。
如果我有两列,一个基数很高,一个基数很低(唯一的值),那么按照哪个顺序分组呢? 这是一个例子: select dimensionName, dimensionCategory, sum(someFact) from SomeFact f join SomeDim d on f.dimensionKey = d.dimensionKey group by d.dimensionName, — large number of unique values d.dimensionCategory — small number of unique values 有什么情况下重要吗?
我有这个代码,我想知道,如果我可以在Java正则expression式中只replace组(不是所有模式)。 码: //… Pattern p = Pattern.compile("(\\d).*(\\d)"); String input = "6 example input 4"; Matcher m = p.matcher(input); if (m.find()) { //Now I want replace group one ( (\\d) ) with number //and group two (too (\\d) ) with 1, but I don't know how. }
我有一个名为PAYMENT的表。 在这个表格中,我有一个用户ID,一个帐号,一个邮政编码和一个date。 我想find所有用户每天有多个支付相同帐号的所有logging。 更新:此外,应该有一个filter,而不是只计算其邮编不同的logging。 这是表格的样子: | user_id | account_no | zip | date| | 1 | 123 | 55555 | 12-DEC-09 | | 1 | 123 | 66666 | 12-DEC-09 | | 1 | 123 | 55555 | 13-DEC-09 | | 2 | 456 | 77777 | 14-DEC-09 | | 2 | 456 | 77777 […]
我如何列出Linux中一个组的所有成员(可能还有其他的unices)?
我如何在linq(vb.net)中写这个查询? select B.Name from Company B group by B.Name having COUNT(1) > 1
我从这样的input数据开始 df1 = pandas.DataFrame( { "Name" : ["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"] , "City" : ["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"] } ) 当打印时显示为: City Name 0 Seattle Alice 1 Seattle Bob 2 Portland Mallory 3 Seattle Mallory 4 Seattle Bob 5 Portland Mallory 分组非常简单: g1 = df1.groupby( [ "Name", "City"] ).count() 并打印产生一个GroupBy对象: […]