Не уверен, почему имена столбцов отличаются от документации Microsoft, которую вы цитировали. Но предполагая, что у вас все в порядке с переименованием столбца в соответствии с этими документами, вы можете использовать numpy bitwise_and
df = pd.read_csv('data2.csv')
flags = {
'SCRIPT' : 0x0001,
'ACCOUNTDISABLE' : 0x0002,
'HOMEDIR_REQUIRED' : 0x0008,
'LOCKOUT' : 0x0010,
'PASSWD_NOTREQD' : 0x0020,
#.... (add more flags here as required, I just copy-pasted from the docs)
}
for (f, mask) in flags.items():
df[f] = np.bitwise_and(df['column3'], mask) / mask
print(df)
. Это приводит к: которые были соединены вместе как шестнадцатеричное число с использованием битовой маски - довольно распространенный шаблон.
Вы могли попробовать
$("table td:not(:last-child)")
или
$("table td:not(:nth-child(n))")
где n является индексом на основе 1 дочернего элемента
или
$("table td").not(":last-child")
Попробуйте последний дочерний селектор. Это:
$("table tr td:not(:last-child)")
выберет все ячейки во всех строках кроме ячеек в последнем столбце.