小编Hei*_*erg的帖子

我想阅读下面显示的示例csv文件

--------------
 |A|B|C| 
--------------
 |1|2|3| 
--------------
 |4|5|6| 
--------------
 |7|8|9| 
--------------

我试过了

pd.read_csv("sample.csv",sep="|")

但它没有奏效.

我该怎么读这个csv？

当我运行我的服务器时，我遇到了以下错误。

Error: Config validation error: "JWT_SECRET" is required. "JWT_EXPIRATION_TIME" is required

因此我必须设置 JWT 密钥等。

我想知道如何设置JWT_SECRET。但我不知道如何生成和设置它们。

我设置了.env文件，我必须在其中配置一些变量。

我的.env文件如下。

.env

JWT_SECRET=
JWT_EXPIRATION_TIME=

如果有人知道生成的好方法SECRET请告诉我。

谢谢

我按如下方式设置示例 lambda 函数来检测什么是context. 该功能由API网关挂钩。

import json

def lambda_handler(event, context):
    return {
        'isBase64Encoded': False,
        'statusCode': 200,
        'headers': {},
        'body': json.dumps(context)
    }

当我从 API 网关发送 GET 请求时，它返回如下

{
  "message": "Internal server error"
}

Mon May 24 07:20:58 UTC 2021 : Lambda execution failed with status 200 due to customer function error: Object of type LambdaContext is not JSON serializable. Lambda request id: 32d4e450-576b-4bd6-abb9-d1bd893077ed
Mon May 24 07:20:58 UTC 2021 : Method completed with status: 502

context是不是json格式不对？我如何context …

我有如下数据框

   month
0    1
1    2
2    3
3   10 
4   11 

例如,我想像这样以2位数显示这个数据帧

     month
0     01
1     02
2     03
3     10
4     11

我尝试了很多方法,但效果不佳.我怎样才能得到这个结果？

我想用查询读取 csv

现在我有下面的csv文件

A  B C
K1 1 7
K2 2 8
K3 3 9
L1 4 10
L2 5 11
L3 6 12

我想阅读 csv 并在下面获得结果

A B  C
K1 1 7
K2 2 8 
K3 3 9

我试过

pd.read_csv(file).query("A=='K*'")

但它工作得很好。如何提取包含 K 的行？

我试图通过在 typeorm 中加入表格来选择特定的列。

当我看到以下材料时，有示例代码。

https://orkhan.gitbook.io/typeorm/docs/select-query-builder#joining-relations

const user = await createQueryBuilder("user")
    .leftJoinAndSelect("user.photos", "photo")
    .where("user.name = :name", { name: "Timber" })
    .getOne();

import {Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, OneToMany} from "typeorm";
import {Photo} from "./Photo";

@Entity()
export class User {

    @PrimaryGeneratedColumn()
    id: number;

    @Column()
    name: string;

    @OneToMany(type => Photo, photo => photo.user)
    photos: Photo[];
}

import {Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, ManyToOne} from "typeorm";
import {User} from "./User";

@Entity()
export class Photo {

    @PrimaryGeneratedColumn()
    id: number;

    @Column()
    url: string;

    @ManyToOne(type => User, user => user.photos)
    user: …

我想得到像

arr=['A','B','C','D']

从像下面这样的对象。

var obj = { 
  obj1: 'A',
  obj2: [ 'B', 'C', 'D' ] }

如何伸出手连接到数组？

如果有人有意见，请告诉我。

谢谢

我尝试通过构建服务器和数据库docker

这是我的docker-compose.yml

version: '3'

services:
  api-server:
    build: ./api
    links:
      - 'db'
    ports:
      - '3000:3000'
    volumes:
      - ./api:/src
      - ./src/node_modules
    tty: true
    container_name: api-server

  db:
    build:
      context: .
      dockerfile: ./db/Dockerfile
    restart: always
    hostname: db
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: test
      MYSQL_USER: root
      MYSQL_PASSWORD: test
      MYSQL_DATABASE: db
    volumes:
      - './db:/config'
    ports:
      - 3306:3306
    container_name: db

这是我的Dockerfile

FROM node:alpine

WORKDIR /src
COPY . .

RUN rm -rf /src/node_modules
RUN rm -rf /src/package-lock.json

RUN yarn install

CMD yarn start:dev

设置好服务器后，我尝试访问。但发生了以下错误

Error: Error loading shared …

我想计算1输入中的数字，例如，111(1+1+1) 必须返回3并且 101必须返回2(1+1) 为了实现这一点，我开发了如下示例代码。

#include <iostream>
using namespace std;

int main(){
    string S;
    cout<<"input number";
    cin>>S;
    cout<<"S[0]:"<<S[0]<<endl;
    cout<<"S[1]:"<<S[1]<<endl;
    cout<<"S[2]:"<<S[2]<<endl;
    int T = (int) (S[0]+S[1]+S[2]);
    cout<<"T:"<<T<<endl;
    return 0;
}

但是，当我执行此代码时，我输入了111例如，我的预期返回是3但它返回了147。

[ec2-user@ip-10-0-1-187 atcoder]$ ./a.out
input number
111
S[0]:1
S[1]:1
S[2]:1
T:147

这有什么不对的地方吗？我完全是新手，所以如果有人有意见，请告诉我。谢谢

我的数据框如下所示:列名称'Types'shows每种类型都有所不同

我想添加另一个名为'number'的列,如下所示.

df=pd.DataFrame({'Sex':['M','F','F','M'],'Age':[30,31,33,32],'Types':['A','C','B','D']})

Out[8]: 

    Age Sex  Types
0   30   M      A
1   31   F      C
2   33   F      B
3   32   M      D

我下面还有另一张男表; 每列代表类型!

(很难为我创建表格,还有另一种简单的方法可以创建吗？)

table_M = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=[30,31,32,33],columns=["A","B","C","D","E"])
table_M.index.name="Age(male)"

         A      B      C      D      E
Age(male)                                   
30       0      1      2      3      4
31       5      6      7      8      9
32      10     11     12     13     14
33      15     16     17     18     19

我下面有女表;

table_F = pd.DataFrame(np.arange(20,40).reshape(4,5),index=[30,31,32,33],columns=["A","B","C","D","E"])
table_F.index.name="Age(female)"

        A      B      C      D      E
Age(female)                                   
30      20     21     22     23     24
31      25     26 …