"FiveGigabitEthernet1/0/1": {
"enabled": true,
"data": "10",
"voice": "20",
"mode": "None",
"serviceOutput": "None",
"serviceInput": "None",
"noMacro": "None",
"template": "None",
"tracking": "None",
"speed": "None",
"duplex": "None",
"nonnegotiate": "None",
"trusted": "None",
"channelGroup": "None",
"channelProtocol": "None",
"ipAddress": "None",
"ipMask": "None",
"nativeVlan": "None",
"allowedVlan": "None"
},
"TenGigabitEthernet1/1/1": {
"serviceOutput": "POLICY",
"channelGroup": "1",
"channelProtocol": "active",
"nonnegotiate": true,
"mode": "trunk",
"allowedVlan": ["2", "10", "20", "30"],
"nativeVlan": "2",
"enabled": true,
"data": "None",
"voice": "None",
"serviceInput": "None",
"noMacro": "None",
"template": "None",
"tracking": "None",
"speed": "None",
"duplex": "None",
"trusted": "None",
"ipAddress": "None",
"ipMask": "None"
}
< /code>
pandas init: < /p>
unique = r"GigabitEthernet0\/0|Bluetooth|AppGigabitEthernet|TwentyFiveGigE|FortyGigabitEthernet|Vlan"
ints = pd.DataFrame.from_dict(dataResult, orient="index")
ints.index.name = "port"
ints = ints.reset_index()
test = ints[(ints["mode"] != "trunk") & (~ints["port"].str.contains(unique,case=False,na=False))]
print(test)
< /code>
Die obige Ausgabe druckt eine korrekt gefilterte Datenbank mit den gewünschten Ports aus. Der Test zeigt auch einen Datentyp als "Serie". Warum kann ich die Methode ".tolist ()" nicht verwenden, um eine Rückgabe als Pythonliste als Spalte des Ports zu erhalten?
Bild des Testdatentyps. /> Die folgenden Fehler mit einem Typfehler, da Python der Meinung ist, dass der Test ein Datenrahmen anstelle einer Reihe ist. < /p>
test = ints[(ints["mode"] != "trunk") & (~ints["port"].str.contains(unique,case=False,na=False))].tolist()
print(test)
Datenobjekt: < /p> [code]"FiveGigabitEthernet1/0/1": { "enabled": true, "data": "10", "voice": "20", "mode": "None", "serviceOutput": "None", "serviceInput": "None", "noMacro": "None", "template": "None", "tracking": "None", "speed": "None", "duplex": "None", "nonnegotiate": "None", "trusted": "None", "channelGroup": "None", "channelProtocol": "None", "ipAddress": "None", "ipMask": "None", "nativeVlan": "None", "allowedVlan": "None" }, "TenGigabitEthernet1/1/1": { "serviceOutput": "POLICY", "channelGroup": "1", "channelProtocol": "active", "nonnegotiate": true, "mode": "trunk", "allowedVlan": ["2", "10", "20", "30"], "nativeVlan": "2", "enabled": true, "data": "None", "voice": "None", "serviceInput": "None", "noMacro": "None", "template": "None", "tracking": "None", "speed": "None", "duplex": "None", "trusted": "None", "ipAddress": "None", "ipMask": "None" } < /code> pandas init: < /p> unique = r"GigabitEthernet0\/0|Bluetooth|AppGigabitEthernet|TwentyFiveGigE|FortyGigabitEthernet|Vlan" ints = pd.DataFrame.from_dict(dataResult, orient="index") ints.index.name = "port" ints = ints.reset_index() test = ints[(ints["mode"] != "trunk") & (~ints["port"].str.contains(unique,case=False,na=False))] print(test) < /code> Die obige Ausgabe druckt eine korrekt gefilterte Datenbank mit den gewünschten Ports aus. Der Test zeigt auch einen Datentyp als "Serie". Warum kann ich die Methode ".tolist ()" nicht verwenden, um eine Rückgabe als Pythonliste als Spalte des Ports zu erhalten? Bild des Testdatentyps. /> Die folgenden Fehler mit einem Typfehler, da Python der Meinung ist, dass der Test ein Datenrahmen anstelle einer Reihe ist. < /p> test = ints[(ints["mode"] != "trunk") & (~ints["port"].str.contains(unique,case=False,na=False))].tolist() print(test) [/code] Bild vom Typ Typ Fehler.
Problem: Schreiben Sie eine Python -Funktion, die ein Bild (.png -Datei) eingibt, um ihren Inhalt zu analysieren, um Pixel -Koordinateninformationen zu erhalten, bevor die Pixelkoordinaten in Datum...
Ich habe herausgefunden, wie ich die NullPointerException (NPE) reproduzieren kann, die ich in der Protokollierung gesehen habe.
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Ich übertrage ein Repository an die Ansicht als mein Modell und in der Ansicht, mit dem Repository, kann ich einen Eintrag in die DB einfügen. Ich kann den Eintrag in der DB sehen, aber wenn ich...
import yfinance as yf
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from tensorflow.keras.models import...