grouping

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一般化されたPowerPointマクロを使用して、特定のシェイプをまとめてグループ化します。問題は、私のスライデックが毎回微妙に変化するので、あらかじめ特定の形状の名前を知らないということです。ここに私の状況があります：私は名前が接頭辞 "rc"で始まるPowerPointの図形のコレクションを持っています。例えば、「rc48」、「rc49」、「rc50」、「rc51」とすることができる。それらは

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出力Group-Objectカラムファイル

Powershellの使用このようなデータセットを作成しました。 Count Name Group ----- ---- ----- 2 108005 {108005, 108005} 2 114763 {114763, 114763} 2 115826 {115826, 115826} 2 115925 {115925, 11

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TSQL - カテゴリの2つのグループに参加する

2つの列に基づいてグループに日付を再編成したいと思います。以下のデータは、私のデータがどのように見えるかを示しています。私はここに新しいので、あなたに素敵な写真を投稿することはできませんが、履歴書は十分に明確でなければなりません。 +-----+-----+--------+ | X1 | X2 | Result | +-----+-----+--------+ | 4 | 1 | A |

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Xamarin.Formsグループ化されたリストビューに新しいアイテムを追加する

グループ化されたリストビューに新しいアイテムを追加するにはどうすればよいですか？私は自分のアイテムを再編成し、それをListview.ItemsSourceに毎回割り当てるべきですか？ Grouped ListViewにバインドされているobservableコレクションを更新するボタンを追加しました。 ListViewを更新する唯一の正しい方法ですか？どこが間違っていますか？モデルクラス： pu

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Java 8、BiPredicateを使用してストリーム要素をセットにグループ化する方法

ファイルのストリームと、2つのファイルを引数として取り、同じ内容を持っているかどうかを返すメソッドがあります。このファイルのストリームを、同じ内容のすべてのファイルをグループ化したセットのセット（またはマップ）に縮小したいとします。これは、1つのファイルを取得するためにcompareメソッドをリファクタリングし、ハッシュを返し、次にコレクタに与えられた関数によって返されたハッシュによってストリ

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グルーピング挿入する文字列

私は、データフレームは、教師と呼ばれています： Teachers <- data.frame(Name = c("Mark","Mark","Peter","Richard","Clay","Clay"), Pos = c("Coord","Teacher", "Teacher", "Teacher","Coord","Teacher")) はあなたの助けために、次のグル

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従属サブセットの大きなデータフレームの各行の複数の新しい集計

私はRで大きなデータフレームを持っており、既存の列に基づいていくつかの新しい列を作成したいと思います。ただし、各行について、新しい値は他の行にも依存します。ここでは私が何をしたいのか、いくつかのダミーデータ colnames <- c('date', 'docnr', 'clientid', 'values') docnr <- c(1,2,3,4,5,6) dates <- c('2017

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Java 8 StreamとLambdaの使用リストのリストから特定のリストを作成したいと思います。詳細は以下の通りです

私のようなリストがあるとします。 { {1-a12-abc,firstname,john}, {2-a12-abc,firstname,tom}, {1-a12-abc,lastname,doe}, {3-a22-abc,city,Delhi} } 私たちは、各リストには、いくつかのPersonId、Attributeを含む、およびattribute

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ペア配列の最小の最大和

私は、偶数の長さを持つ整数の配列を持っています。たとえば、配列{0, 6, 4, 22, 19, 11}を取るとします。すべての数をペアにすると、私は最大のペアの合計を見つけなければなりません。さて、すべての可能な組み合わせの中で、私はペアの和のうち最大のものが最小である場合を見つけなければなりません。この場合は23になります（ペアが0-22、4-19、6-11の場合）。私が考えることができる

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パイソン//パンダ - 私はこのデータフレームを持っている各インデックス

昨年選択： score year ... index 0 123 2015 0 5354 2016 0 4314 2014 12 4542 2018 12 4523 2017 13 123 2014 13 123 2012 13 231 2016 ... 私は、各インデックスに対してのみ、昨年選択したいので、それはこのように見えるように