Я не знаю, может быть, эта тема уже решена, но когда я пробовал недавно сделать это на Windows-машине, я столкнулся с множеством трудностей. Поэтому мое решение было очень простым. Я загрузил этот soft http://www.lenzg.net/rinetd/rinetd.html , следуя их инструкциям о том, как сделать переадресацию портов, а затем успешно подключил мое устройство Android для создания проекта asp.net localhost и остановился на моей точке прерывания.
мой файл rinetd.conf:
10.1.1.20 1234 127.0.0.1 1234
10.1.1.20 82 127.0.0.1 82
Где 10.1.1.20 - мой localhost ip, 82 и 1234 мои порты. Также у меня есть загорелый файл ванны для легкой жизни yournameofbathfile.bat, поместите этот файл внутри rinedfolder. Мой файл ванны:
rinetd.exe -c rinetd.conf
После запуска этого программного обеспечения запустите свой сервер aps.net и попробуйте получить доступ с устройства Android или любого устройства в вашей локальной сети (например, компьютер ABC запускает шпатлевку), и вы видеть, что все работает. Не нужно идти в настройку маршрутизатора или делать какие-либо другие сложные вещи. Я надеюсь, что это поможет вам. Наслаждайтесь.
Вы можете использовать pd.Series.isin
.
Для «IN» используйте: something.isin(somewhere)
Или для «NOT IN»: ~something.isin(somewhere)
В качестве обработанного примера:
>>> df
countries
0 US
1 UK
2 Germany
3 China
>>> countries
['UK', 'China']
>>> df.countries.isin(countries)
0 False
1 True
2 False
3 True
Name: countries, dtype: bool
>>> df[df.countries.isin(countries)]
countries
1 UK
3 China
>>> df[~df.countries.isin(countries)]
countries
0 US
2 Germany
df = pd.DataFrame({'countries':['US','UK','Germany','China']})
countries = ['UK','China']
реализовать в:
df[df.countries.isin(countries)]
реализовать не так, как в странах покоя:
df[df.countries.isin([x for x in np.unique(df.countries) if x not in countries])]
Обычно я делаю общую фильтрацию по строкам следующим образом:
criterion = lambda row: row['countries'] not in countries
not_in = df[df.apply(criterion, axis=1)]
Альтернативное решение, использующее метод .query () :
In [5]: df.query("countries in @countries")
Out[5]:
countries
1 UK
3 China
In [6]: df.query("countries not in @countries")
Out[6]:
countries
0 US
2 Germany
Я хотел отфильтровать строки dfbc, у которых был BUSINESS_ID, который также был в BUSINESS_ID dfProfilesBusIds
. Наконец, он работал:
dfbc = dfbc[(dfbc['BUSINESS_ID'].isin(dfProfilesBusIds['BUSINESS_ID']) == False)]
isin
не является обратнымsin()
? : D – Kos 13 November 2013 в 19:15isin
добавлен в .13. – TomAugspurger 13 November 2013 в 20:07df
, как мое, так и его, являетсяDataFrame
.countries
- это список.df[~df.countries.isin(countries)]
создаетDataFrame
, а неSeries
, и, похоже, работает еще в 0.11.0.dev-14a04dd. – DSM 14 November 2013 в 18:10countries
. Ну, OP делает это, и это унаследовано, но что-то сделано плохо, прежде чем не оправдывает это плохо. – ifly6 18 May 2018 в 22:20