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NEW QUESTION: 1
次の形式のsalesDataという名前のPythonデータフレームがあります。

データフレームは、次のように長いデータ形式にアンピボットする必要があります。

変換を実行するには、Pythonでpandas.melt()関数を使用する必要があります。
コードセグメントをどのように完成させる必要がありますか?回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注:それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: dataFrame
Syntax: pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None)[source] Where frame is a DataFrame Box 2: shop Paramter id_vars id_vars : tuple, list, or ndarray, optional Column(s) to use as identifier variables.
Box 3: ['2017','2018']
value_vars : tuple, list, or ndarray, optional
Column(s) to unpivot. If not specified, uses all columns that are not set as id_vars.
Example:
df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},
... 'B': {0: 1, 1: 3, 2: 5},
... 'C': {0: 2, 1: 4, 2: 6}})
pd.melt(df, id_vars=['A'], value_vars=['B', 'C'])
A variable value
0 a B 1
1 b B 3
2 c B 5
3 a C 2
4 b C 4
5 c C 6
References:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.melt.html

NEW QUESTION: 2
Using the following Refund case life cycle, how do you design this case to skip the Item Return stage if the item will not be returned?

A. Add a decision in the Item Return process to change the stage when a return is not necessary.
B. Add a condition to skip the Item Return stage when a return is not necessary.
C. Add an Item Retention alternate stage and define a process for retention of item.
D. Replace the Wait step in the Item Return stage with a Change Stage step.
Answer: B

NEW QUESTION: 3
Config Advisor reports that you have a single point of failure on a stack of shelves. After investigation, you have assigned the following ports to each stack:
stack 1 - ports 0a and 0b
stack 2 - ports 3a and 4b
stack 3 - ports 4a and 3b
In this scenario, which two changes would you make to the cabling to solve the problem? (Choose two.)
A. Cable stack 3 to ports 3a and 3b.
B. Cable stack 2 to ports 4a and 4b.
C. Cable stack 1 to ports 0a and 3b.
D. Cable stack 3 to ports 4a and 0b.
Answer: A,B