error parse true(parseint error,field)

本篇文章给大家谈谈error parse true，以及parseint error,field对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

c#socketaccept怎样保持一直开启

没有请求到达，当然要“卡”住，要不后面的代码跟谁通信？

后面的代码就是跟“请求者”通信，既然没有请求者，当然会在AcceptSocket这里“卡”住，术语叫程序阻塞，

socket同步通讯就是这个步骤，执行到AcceptSocket就会阻塞等待请求，直到有请求到达时，才执行后面的语句，并且处理这个请求，

C#的，请问这里的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()方法就是将非自身类型的数据转化成自身类型当然如果不能转换，将报格式错误异常。一般，我们在不知道被转换的类型是否可以正确转换成自己想要的类型的时候，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);执行后success=true，可以转换，result=0.5；result=0;boolsuccess=double.TryParse(str2,outresult);执行后success=false，不可以转换，result=0；在代码中我们可以写成if（double.TryParse(str2,outresult)）{转换陈功。转换后的值为result}else｛字符串不是一个数字字符串，不能转换成double｝

react如何根据返回的值来定义不同的页面输出

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;//将上次点击过的储存起来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默认的列名

sparksql去读取文本生成dataframe时，如果该文本没有自带schema信息，默认的列名为_c0,_c1这种形式，我们可以看个例子。

数据如下

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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如果我们读取上述的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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最后输出为

root

|--_c0:string(nullable=true)

|--_c1:string(nullable=true)

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1

2

3

文本默认两列的列名即为_c0,_c1。

2.用withColumnRenamed重命名

实际开发过程中，我们一般会给各列一个名字，这样能方便我们后续开发。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，当列比较多的时候，显然不是特别方便，此时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，就可以达到重命名的目的。

toDF还有另外一种使用方法

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

valdf=spark.read

.option("header","false")

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

.csv(path)

.toDF(names:_*)

df.printSchema()

其中，_*作为一个整体，告诉编译器你希望将某个参数当作参数序列处理。toDF的方法签名为deftoDF(colNames:String*)，参数为可变长度的字符串序列，刚好names:_*就可以将seq当成一个参数序列来处理。

python如何把第一列设置为datetimeindex

加上这一句parse_dates=True,变为datetimeindex类型.它和index各有优缺点.

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

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