我正在尝试编写一个htaccess文件,它涵盖了我需要的所有基础,但我有很多非常具体的操作要涵盖。
我有三个域:.com .co.uk和.London,我希望所有流量都在结束,除了任何流量到.london,这必须重定向到一个特定的我的网站/伦敦.php页面
所以我所有的条件都是:
force www prefix
force https
remove extensions
force .co.uk to .com domain
force any .london traffic to specific /london page
到目前为止,我有:
# Force WWW prefix
Rewr
构造函数只接受一个区域名称:
new DateTimeZone('Europe/London');
而不是UTC的偏移量:
new DateTimeZone('+01:00'); // Unknown or bad timezone (+01:00)
然而,可以从获得这样的DateTimeZone
(new DateTime('2012-12-28T00:00:00+01:00'))->getTimezone()->getName(); // +01:00
所以这有点奇怪。有没有办法直接从偏移量获取DateTimeZone?
我有一个包含以下列的数据帧:
Region | LA code | LA Name
-----------------------------------------
London | 201 | City of London
London | 202 | Camden
London | 203 | Greenwich
London | 204 | Hackney
London | 205 | Hammersmith and Fulham
London | 206 | Islington
London | 207 | Kensington
我有一个数据帧,并希望格式化输出,以节省打印纸张。
GameA GameB
Country
London 5 20
London 5 10
London 3 5
London 3 6
London 8
London 40
France 2 20
France 2 22
France 3
France 3
France 3
USA 10
有没有办法格式化数据帧,使其看起来像这样:
我希望根据第2-4列中的数据创建一个新列,如果日期列在上一行之前或之后,则对其进行条件调整。我的数据如下:
date city1 city2 city3
2022-01-25 Paris London Berlin
2022-01-28 Paris London Berlin
2022-02-04 Paris London Berlin
2022-01-26 Paris London Berlin
2022-02-08 Paris London Berlin
2022-02-02 Paris London Be
我有城市的数据
country cities
UK [London,London Luton, Luton]
UK [London,London Gatwick, Gatwick]
及参考资料机场
city airport coords
London London Luton 12.51
London London Gatwick 100.32
我希望将城市列中的值列表与参考df中的机场列相匹配。如果匹配,从引用df获取相关机场名称并进行协调。
城市df所需输出的
我相信我可能只是健忘或者过于复杂了.但这是我的场景:
日历表(一年中每天的记录)
iso_date
01/01/01
02/01/01
03/01/01
04/01/01
场馆表(每个场馆的记录)
venue
All London
London Tower
London Bridge
Millenium Bridge
综合场馆表(参考链接场馆)
master_venue, child_venue
All London, All London
All London, London Tower
All London, London Bridge
All
我有一个dataset LonGB,它包含以下数据:
Number City Street Av.Cost
1 London Ap (U) 550
2 London Up 450
3 London Ar 350
4 London Tr (M) 250
5 London Ar 545
6 London Sl 530
7 London Qr 520
我正在试图计算两个地点的距离,我已经得到了两个目的地的经度和纬度。在我的CSV中,我有4列(lat1、lon1、lat2、lon2),如何应用下面的代码来创建第5列“距离”,并使用下面的代码计算距离?
import math
from math import sin, cos, sqrt, atan2, radians
# approximate radius of earth in km
R = 6373.0
#Test
lat1 = radians(25.2296756)
lon1 = radians(36.0122287)
lat2 = radians(51.406374)
lon2
如果有人让我知道如何实现"PreviousValue“云,请提供帮助,如下所示,如MSAccess所示
我将记录存储在表中,用于“总体”以外的不同类别,并且基于ID/Name/Office/product/类别组合,我想通过MS函数/有效查询实现以前的值列
ID Name Office Product Overall Month Value Previous
228 Woodlands london Europe Sales 201106 6 0
228 Woodlands
我有一个包含2列的数据帧- 'Route Name‘和'Date’。路由名称包含各个城市的名称,'Date‘表示在这些城市中记录的事件。 例如,伦敦的过滤df如下所示=> Route Name Date
London 2019-10-09
London 2019-10-09
London 2019-10-10
London 2019-10-10
London 2019-10-11
London 2019-10-11
London
这是我的表格:
City1 City2
London New York
New York London
Mumbai London
New York Mumbai
这就是我想要的:
如果有人选择:伦敦+纽约,那么将显示包含两个London+New York的所有行。无关紧要,先做什么。
如果有人选择: London & New York,我希望显示以下内容
London New York
New York London
这是我当前的代码:
WHERE City1='London' AND City2='New Yo
我需要编写一个正则表达式,将伦敦从列表中删除,但伦敦城除外。提前谢谢。
输入
London Heathrow, London Gatwick, London City, London Southend, London Stanstead
输出
Heathrow, Gatwick, London City, Southend, Stanstead
我有两个文件,第一个文件,它有输出和另一个模板。我想从输出中添加ID,而不对值进行硬编码。
Output.txt,
abc 8392382222
def 9283923829
ghi 2392832930
Template file,
Pool : 1
Some text
Some text
Some text
name:
no:
London
UK
name:
no:
London
UK
name
给出这个简单的多标签分类示例(取自这个问题,)
import numpy as np
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn
这是我能问得最清楚的问题,我确实道歉。我有这样的月度数据,只有一个月的第一个数据点。
city time value
London 2000-01-01 5
London 2000-01-02 nan
London 2000-01-03 nan
..
London 2000-01-31 nan
London 2000-02-01 nan
London 2000-02-02 nan
London 2000-02-01 nan
...
London 2000-02-31 nan
London 2000-03-01 3
London 2000-01-01 nan
我正在读这篇文章:,它做了我正在寻找的东西。
在本练习中,我使用相同的数据集:
import numpy as np
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifi