小编Nig*_*ker的帖子

我需要将整个目录复制到某个位置.

这样做的最佳方法是什么？File::Copy我看到它时只按文件复制文件.

顺便说一句,我在Windows下工作.

感谢帮助.

我正在寻找一个带有调试器的Windows Perl IDE,如Komodo但是免费的.

我见过Eclipse + EPIC,但我不想在这里安装Eclipse.

Padre没有内置调试器.

我有一个vb.net解决方案,我想在那里添加一个用c#编写的新dll文件,并在vb.net编写的代码中使用dll中的功能.

我对它进行了多次使用,似乎工作正常,但用c#搞乱vb.net代码就像我想做的那样聪明.

我正在做什么有什么危险？

非常感谢你的帮助.

我如何表示以下分层数据？应该使用什么控件，如果可能的话，示例会有所帮助。

-node 
-----node1 - -data--data --data
-------------node111 -- data -- data
-------------node112 -- data -- data
-------------node113 -- data -- data
-----node2 - -data--data --data
-------------node1121 -- data -- data
-----node3 - -data--data --data

如果可能的话，我需要在大多数单元格中放入几个图标。

我找到了本教程链接，有人可以支持我更多信息吗？

如果可以的话，这可能吗？

多谢 。

你可以在我可以阅读的地方推荐我,看看在c#中使用Lambda算子的例子.

我真的很想看到很多例子......

谢谢.

有没有办法真正了解哪些线程被打开以及哪些应用程序打开了它们？

我需要获取我的机器上所有已打开端口的列表以及打开它们的应用程序.我需要以编程方式获取此信息.

谢谢.

我怎么这样查询？

select Distinct  Station  , Slot , SubSlot, CompID , CompName 
from DeviceTrace as DT DT.DeviceID = '1339759958' 
inner join CompList as CL  
where  and DT.CompID = CL.CompID

DT.DeviceID = '1339759958'在开始使用内连接之前我需要做.我使用sql server.

我有以下DataFrame:

data = {'year': [2010, 2010, 2011, 2012, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012, 2013],
        'store_number': ['1944', '1945', '1946', '1947', '1948', '1949', '1947', '1948', '1949', '1947'],
        'retailer_name': ['Walmart','Walmart', 'CRV', 'CRV', 'CRV', 'Walmart', 'Walmart', 'CRV', 'CRV', 'CRV'],
        'product': ['a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a', 'c'],
        'amount': [5, 5, 8, 6, 1, 5, 10, 6, 12, 11]}

stores = pd.DataFrame(data, columns=['retailer_name', 'store_number', 'year', 'product', 'amount'])
stores.set_index(['retailer_name', 'store_number', 'year', 'product'], inplace=True)

stores.groupby(level=[0, 1, 2, 3]).sum()

我想转换以下Dataframe:

                                         amount
retailer_name store_number year product …

data = {'year': ['11:23:19', '11:23:19', '11:24:19', '11:25:19', '11:25:19', '11:23:19', '11:23:19', '11:23:19', '11:23:19', '11:23:19'],
                'store_number': ['1944', '1945', '1946', '1948', '1948', '1949', '1947', '1948', '1949', '1947'],
                'retailer_name': ['Walmart', 'Walmart', 'CRV', 'CRV', 'CRV', 'Walmart', 'Walmart', 'CRV', 'CRV', 'CRV'],
                'amount': [5, 5, 8, 6, 1, 5, 10, 6, 12, 11],
                'id': [10, 10, 11, 11, 11, 10, 10, 11, 11, 10]}

        stores = pd.DataFrame(data, columns=['retailer_name', 'store_number', 'year', 'amount', 'id'])
        stores.set_index(['retailer_name', 'store_number', 'year'], inplace=True)
        stores_grouped = stores.groupby(level=[0, 1, 2])

看起来像:

                                     amount  id
retailer_name store_number year …