NSE7_SDW-7.2 Practice Questions

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Sie dachte, nein, Ich schwöre Ihnen, daß ich diese Wohnung hier verlassen werde.

NEW QUESTION: 1
An IS auditor is evaluating a virtual server environment and learns that the production server, development server, and management console are housed in the same physical host. What should be the auditor's PRIMARY concern?
A. The physical host is a single point of failure
B. The development and production servers share the same host
C. The development server and management console share the same host
D. The management console is a single point of failure.
Answer: D

NEW QUESTION: 2
Crystal Reports Cache Serverはどのサーバーからページを要求しますか？
A. Report Application Server
B. Crystal Reports Processing Server
C. Input File Repository Server
D. Adaptive Processing Server
Answer: B

NEW QUESTION: 3
Refer to the exhibit.

An engineer must deny Telnet traffic from the loopback interface of router R3 to the loopback interface of router R2 during the weekend hours. All other traffic between the loopback interfaces of routers R3 and R2 must be allowed at all times. Which command accomplish this task?
A)

B)

C)

D)

A. Option D
B. Option B
C. Option A
D. Option C
Answer: D

NEW QUESTION: 4
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