concat

    0

    1答えて

    私は2台のカメラから2つのH264 UDPストリームを受信しようとしており、それらを1つのファイルに保存しようとしています。私はたくさんのことを試みましたが、それは常に2番目のストリームにはビデオがないと言います(私は見ることができますが)。 ffmpeg -probesize 20M -analyzeduration 20M -i udp://@127.0.0.1:1234 -probesize

    2

    1答えて

    CONCAT私は別のテーブルで2行1列にしようとしています。問題は、CONCATがディレクトリ上にあり、時には末尾に '\'というファイルパスがあることです。私はMySQLでこれを行う最速の方法が何か不思議でした。 INSERT INTO [database.tableName] (full_path) SELECT CONCAT(A.Loc_Path, '\', A.File_Path) FRO

    0

    1答えて

    イメージとビデオのクリップで構成されるビデオを作成しようとしています。画像のクリップの場合、私は、ビデオファイルを作成するためのffmpegを使用して、私はこの2つのステップを通じてサイレントオーディオストリームを追加します。 ffmpeg.exe -loop 1 -i MyImage.png -codec:v libx264 -t 4.0 -profile:v high -preset slow

    10

    1答えて

    私のgoogle-fuは、私のように思えるようなものではないようです。 私は2つのデータセットを持っています。私はそれらをマージしたいと思います。これは.concatを使ってうまく動作します。問題は、.concatが列を並べ替えることです。データ検索の観点からは、これは簡単です。 "私はただファイルを開き、すぐに最も重要なコラムを見たい"という観点から、これは迷惑です。 File1.csv Na

    0

    1答えて

    繰り返しごとにDataFrame(50行)を別の(同じ構造)に追加する必要があります。繰り返し回数10000のループがあり、最終的なDataFrameを生成するのに約10分かかります。 out = pd.DataFrame() tmp = res.copy() #my initial DataFrame with 50 rows for nb in range(1,10001) :

    0

    2答えて

    複数のデータフレームがあります。 DataFramesの中には、既にそれらの中に値があるものがあります。私は空の値をnanで埋めています。 1がNaNでそれらを埋める、またはこのような何かを達成するためにfill_valueを指定していない方法: >>> df1 Value1 0 1 1 NaN 2 3 >>> df2 Value2 1 5 2 Nan

    1

    1答えて

    たとえば、コマンドを実行します。 mysql> show tables; DB で 表 B C D Iは、連結( 'ドロップテーブル'、テーブル名、としてそれを使用します ';' ); 私の結果セットは ドロップテーブルになります。 ドロップテーブルb; ドロップテーブルc; など....

    0

    1答えて

    リストに3つのdfsがあります。各dfは同じ行を持ちますが、これらの行の順序は同じではありません。彼らは価値についてソートされています。 これらのdfsを一緒に連結したいのですが、行ラベルの順序が一致しないため失敗します。 私のDFS:ここ Total Total Total sony 5 hond 9 phon 6 hond 6 sony 3 phon 3

    5

    1答えて

    私は、以下の質問がベストプラクティスではないことを理解します。 次の構造を持つ表があります。キーワード列とタイトル列がマッシュアップ列に連結されています。 +------------+------------+-----------------------+ | Keyword | Title | Mashup | +------------+------------+------

    -1

    1答えて

    私は、以下のために適切なクエリを作成することに深刻な問題があります。 - 私は3つのテーブルを持っています。 著者(AUTHOR_ID(int型)、AUTHOR_NAME(varchar型))、 冊(book_id(int型)、BOOK_TITLE(varchar型)) 貢献( book_id(int)、author_id(int)、prec(double)) - 著者が特定の本の作成にどの程度深