我使用tcpdump捕获网络流量。问题是,当包太长时,我无法看到所有捕获数据。例如,当tcp帧长度超过500时,我只看到100-200或更少。如何显示所有帧数据(500+)?我尝试过添加-vv和-vvv参数。这是我的命令:
tcpdump -i eth1 tcp and host 10.27.13.14 and port 6973 -vv -X -c 1000
我有一个数据帧,我想再添加一列
数据帧有29793行。因此,我希望新列继续到数据帧的末尾。
我尝试了一些东西。在乞讨中,声明列和类似于activity = ["sitting"]的值
然后,我尝试添加到现有的数据框架中。
a['activity'] = activity
但是我得到了以下错误
ValueError: Length of values does not match the length of the index
如何解决这个问题。有什么想法吗?
编辑:
是否有一种方法可以在数据帧(左侧)的乞讨中添加列,因为现在该列被追加在右侧。
我有一个函数,它接收数据帧并将其作为表写入SQL。 def insert(df):
with connection.cursor as cur:
cur.execute('''create tablaexyz.xyz
(ID integer,
first_name varchar(100),
last_name varchar(100))''')
d
我是R编程的新手,我想知道我是否可以得到一些帮助来解决我被困住的问题。我有两个数据帧:第一个数据帧有三列: ID、sire.ID和Dam.ID
df1
ID Sire.ID Dam.ID
1 A D G
2 B E H
3 C F I
第二个数据帧具有相同的三列,加上17列中的17个标记的基因分型调用。
Part of df2:
ID Sire.ID Dam.ID marker1 marker2 marker3 marker4 marker5 marker6 marker7 marker8 marker9
1 D
我有4列的数据帧,像row,cols,tube和rating.After转换成字典我从列名中得到一个额外的元素,比如string.How,我们可以从字典中删除字符串吗? nn =final_als_ho[‘行’,‘管’,'cols',‘额定值’] nn =nn.set_index(‘行’,‘管’,'cols').stack(0).to_dict()
假设我有这样的数据帧,并且favorite_food列中有大量的分类值(大约100个),其中包括NaN值:
Name | favorite_food
Anna | apple
Barbara | banana
Charlie | apple
Danie | nan
Emily | nan
............
我的目标是将分类值转换为数值,如下所示:
Name | favorite_food
Anna | 1
Barbara | 2
Charlie | 1
Danie | 0
Emily | 0
............
那么我应该如何修改这个代码df.favorite_f
如何识别自定义Wireshark解析器中丢失的UDP帧?
我已经为 ()编写了一个自定义解析器。我们的一台服务器在收到此提要时出现了间隙。根据Wireshark的说法,有些UDP帧永远不会收到。我知道发送这些帧是因为我们所有的其他服务器都是无间隙的。
CQS帧由多个消息组成,每个消息都有自己的序列号。我的自定义解析器向Wireshark提供以下数据:
cqs.frame_gaps - the number of gaps within a UDP frame (always zero)
cqs.frame_first_seq - the first sequence
我有一个包含几张工作表的excel电子表格。格式如下:
Date A B C D E F Reference Ref Date Half life
03/01/13 6.29 5.28 8.15 4.93 11.67 6.4 8.88 01/01/99 30.23
04/01/13 6.39 5.39 8.22 5.04 11.75 6.4
这是我第一次提问,如果我违反了提问规则,我深表歉意。 我的问题如下: 我有一个数据框架。对于此数据帧中的每个值,我需要评估减去下一列中的相邻值是否会得到绝对值> 1,如果为真,则将两个值都更改为NA,否则什么也不做。 下面是生成与我的数据帧等效的数据帧的代码,以及我到目前为止用来从彼此中减去列对的代码。 任何帮助都将不胜感激。 #generate some random data
data <- data.frame(replicate(80,sample(1:5,139,rep=TRUE)))
#subtract pairs of columns
discrepancy
我正在处理一个包含month、firmID和firmSize列的1400万行的大数据帧。在一个单独的数据框架中,我有每月断点(基本上是五分之一),用于确定大小。
我的目标是在第一个数据帧中添加第四列quintile。在这一列中,我将有一个从1到5的数字,对应于firmSize在那个特定月份中属于的五分之一大小。
我有下面的循环来完成这个工作,但是运行时有几百个小时。
for (i in 1:length(df$month)) {
for (j in 1:4) {
if (df$size[i] <= breakpoints[which(df$month[i] == breakp
我有一个数据框架,我想通过提取独特的观察来缩小数据的大小。但是,我只想选择一列的唯一观察,并保留其余的数据。因为还有其他列具有重复值,所以我不能简单地将整个dataframe放在unique函数中。我如何才能做到这一点,并产生整个数据帧?
例如,对于下面的dataframe,我只想通过变量a(第1列)的唯一观察来减少数据格式:
a b c d e
1 2 3 4 5
1 2 3 4 6
3 4 5 6 8
4 5 2 3 6
因此,我只删除第2行,因为"1“是重复的。其他行/列重复值,但这些观察是维护的,因为我只评估第1 (a)列的唯一性。
预期结果:
a b c d e
1 2 3