本篇文章給大家談?wù)別rror parse true，以及parseint error,field對應(yīng)的知識點(diǎn)，文章可能有點(diǎn)長，但是希望大家可以閱讀完，增長自己的知識，最重要的是希望對各位有所幫助，可以解決了您的問題，不要忘了收藏本站喔。

c#socketaccept怎樣保持一直開啟

沒有請求到達(dá)，當(dāng)然要“卡”住，要不后面的代碼跟誰通信？

后面的代碼就是跟“請求者”通信，既然沒有請求者，當(dāng)然會(huì)在AcceptSocket這里“卡”住，術(shù)語叫程序阻塞，

socket同步通訊就是這個(gè)步驟，執(zhí)行到AcceptSocket就會(huì)阻塞等待請求，直到有請求到達(dá)時(shí)，才執(zhí)行后面的語句，并且處理這個(gè)請求，

C#的，請問這里的Parse起什么作用是什么用法

double.Parse(string)等同于Convert.ToDouble(string)int.Parse(string)等同于Convert.ToInt32(string)DateTime.Parse(string)等同于Convert.ToDateTime(string);。。。。。在C#中Type.Parse()方法就是將非自身類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成自身類型當(dāng)然如果不能轉(zhuǎn)換，將報(bào)格式錯(cuò)誤異常。一般，我們在不知道被轉(zhuǎn)換的類型是否可以正確轉(zhuǎn)換成自己想要的類型的時(shí)候，一般使用Type.TryParse()方法例如：stringstr1="0.5";stringstr2="0.5你好";doubleresult=0;boolsuccess=double.TryParse(str1,outresult);執(zhí)行后success=true，可以轉(zhuǎn)換，result=0.5；result=0;boolsuccess=double.TryParse(str2,outresult);執(zhí)行后success=false，不可以轉(zhuǎn)換，result=0；在代碼中我們可以寫成if（double.TryParse(str2,outresult)）{轉(zhuǎn)換陳功。轉(zhuǎn)換后的值為result}else｛字符串不是一個(gè)數(shù)字字符串，不能轉(zhuǎn)換成double｝

react如何根據(jù)返回的值來定義不同的頁面輸出

vartabs=[];renderRow(rowData,sectionID,rowID,highlightRow){return({if(this.lastRowID){tabs[this.lastRowID].hidden=true;}else{tabs[0].hidden=true;}tabs[rowID].hidden=false;varnewTabs=JSON.parse(JSON.stringify(tabs))

;this.setState({dataSource:this.state.dataSource.cloneWithRows(newTabs)})

;this.lastRowID=rowID;//將上次點(diǎn)擊過的儲(chǔ)存起來this.getData(rowData.title)

;console.log(rowData.title);}}>{rowData.title}<View

spark sql修改字段名

sprksql修改字段名有以下方法：1.dataframe默認(rèn)的列名

sparksql去讀取文本生成dataframe時(shí)，如果該文本沒有自帶schema信息，默認(rèn)的列名為_c0,_c1這種形式，我們可以看個(gè)例子。

數(shù)據(jù)如下

101 brand1

101 brand2

101 brand3

102 brand1

102 brand3

102 brand3

102 brand4

103 brand2

103 brand2

103 brand2

103 brand5

103 brand5

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如果我們讀取上述的csv文本然后生成dataframe，schema信息如下

@Test

defparse2()={

valsparkConf=newSparkConf().setMaster("local[2]")

sparkConf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

valspark=SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

valpath="xxx"

valdf=spark.read

.option("header","false")

.option("sep","\t")

.csv(path)

df.printSchema()

}

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最后輸出為

root

|--_c0:string(nullable=true)

|--_c1:string(nullable=true)

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3

1

2

3

文本默認(rèn)兩列的列名即為_c0,_c1。

2.用withColumnRenamed重命名

實(shí)際開發(fā)過程中，我們一般會(huì)給各列一個(gè)名字，這樣能方便我們后續(xù)開發(fā)。其中方法之一就可以使用withColumns方法。

valdf=spark.read

.option("header","false")

.option("sep","\t")

.csv(path)

.withColumnRenamed("_c0","appid")

.withColumnRenamed("_c1","brand")

df.printSchema()

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withColumns方法每次重命名一列，當(dāng)列比較多的時(shí)候，顯然不是特別方便，此時(shí)可以使用后面的方法。

3.toDF方法

valdf1=spark.read

.option("header","false")

.option("sep","\t")

.csv(path)

.toDF("appid","brand")

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toDF后面直接跟列名，就可以達(dá)到重命名的目的。

toDF還有另外一種使用方法

valnames=Seq("appid","brand")

valdf=spark.read

.option("header","false")

.option("sep","\t")

.csv(path)

.toDF(names:_*)

df.printSchema()

其中，_*作為一個(gè)整體，告訴編譯器你希望將某個(gè)參數(shù)當(dāng)作參數(shù)序列處理。toDF的方法簽名為deftoDF(colNames:String*)，參數(shù)為可變長度的字符串序列，剛好names:_*就可以將seq當(dāng)成一個(gè)參數(shù)序列來處理。

python如何把第一列設(shè)置為datetimeindex

加上這一句parse_dates=True,變?yōu)閐atetimeindex類型.它和index各有優(yōu)缺點(diǎn).

clce=pd.read_csv(StringIO(read_file('11e.csv')),index_col=[0],parse_dates=True)

error parse true的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于parseint error,field、error parse true的信息別忘了在本站進(jìn)行查找哦。