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NEW QUESTION: 1
You are planning to migrate websites from IIS 6 to IIS 7.5.
You do not have access to SSH or a VPN.
You need to select a deployment tool to securely migrate the websites.
Which tool should you use?
A. Microsoft command-line FTP
B. xCopy
C. RoboCopy
D. Web Deploy
Answer: D
Explanation:
Explanation
References: https://www.iis.net/downloads/microsoft/web-deploy
NEW QUESTION: 2
Universal Containers uses Territory Management to manage its sales territories. Territory managers and sales representatives are at the same role level in the role hierarchy. Account and Opportunity objects are set to private.
Which three permissions should be granted to territory managers? (Choose three.)
A. View, Edit, Transfer, and Delete accounts assigned to the territory, regardless of who owns the accounts.
B. Transfer and Delete opportunities assigned to the territory, regardless of who owns the opportunities.
C. Edit All opportunities associated with accounts in the territory, regardless of who owns the opportunities.
D. View All opportunities associated with accounts in the territory, regardless of who owns the opportunities.
E. Transfer All opportunities associated with accounts in the territory, regardless of who owns the opportunities.
Answer: A,C,D
NEW QUESTION: 3
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ピボット解除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了す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：正しい選択はそれぞれ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