现在我像这样装饰一个方法，以允许“成员”访问我的控制器动作

[Authorize(Roles="members")]

如何允许多个角色?例如，下面的不工作，但它显示了我正在尝试做什么(允许“成员”和“管理员”访问):

[Authorize(Roles="members", "admin")] 

UPSERT操作在表中更新或插入一行，这取决于表中是否已经有与数据匹配的行:

if table t has a row exists that has key X:
    update t set mystuff... where mykey=X
else
    insert into t mystuff...

既然Oracle没有特定的UPSERT语句，那么最好的方法是什么呢?

在Oracle数据库中是否存在布尔类型，类似于Ms SQL Server中的BIT数据类型?

我有一个列表，里面有很多我想合并的数据帧。这里的问题是，每个data.frame的行数和列数不同，但它们都共享关键变量(在下文中我将其称为“var1”和“var2”)。如果data.frames在列方面是相同的，我可以只rbind，对于plyr的rbind。填充可以完成这项工作，但这些数据不是这样的。

因为merge命令只适用于2 data.frames，所以我求助于互联网。我从这里得到了这个，它在R 2.7.2中完美地工作，这是我当时拥有的:

merge.rec <- function(.list, ...){
    if(length(.list)==1) return(.list[[1]])
    Recall(c(list(merge(.list[[1]], .list[[2]], ...)), .list[-(1:2)]), ...)
}

我将这样调用这个函数:

df <- merge.rec(my.list, by.x = c("var1", "var2"), 
                by.y = c("var1", "var2"), all = T, suffixes=c("", ""))

但在2.7.2之后的任何R版本中，包括2.11和2.12，这段代码会出现以下错误:

Error in match.names(clabs, names(xi)) : 
  names do not match previous names

(顺便说一句，我在其他地方看到了这个错误的其他引用，但没有解决方案)。

有办法解决这个问题吗?

假设我是一个回购的维护者，我想从一个贡献者那里获得更改，有几个可能的工作流程:

I cherry-pick each commit from the remote (in order). In this case git records the commit as unrelated to the remote branch. I merge the branch, pulling in all changes, and adding a new "conflict" commit (if needed). I merge each commit from the remote branch individually (again in order), allowing conflicts to be recorded for each commit, instead of grouped all together as one. For completeness, you could do a rebase (same as cherry-pick option?), however my understanding is that this can cause confusion for the contributor. Maybe that eliminates option 1.

在2和3中，git都记录了提交的分支历史，这与1不同。

使用所描述的樱桃选择或合并方法之间的利弊是什么?我的理解是方法2是标准的，但我觉得用一个“冲突”合并来解决一个大的提交，并不是最干净的解决方案。

如何从NumPy数组中删除NaN值?

[1, 2, NaN, 4, NaN, 8]   ⟶   [1, 2, 4, 8]

我将数据从.csv文件读取到Pandas数据框架，如下所示。对于其中一列，即id，我想将列类型指定为int。问题是id系列有缺失/空值。

当我试图在读取.csv时将id列强制转换为整数时，我得到:

df= pd.read_csv("data.csv", dtype={'id': int}) 
error: Integer column has NA values

或者，我尝试转换列类型后，阅读如下，但这一次我得到:

df= pd.read_csv("data.csv") 
df[['id']] = df[['id']].astype(int)
error: Cannot convert NA to integer

我该如何解决这个问题?

如何在熊猫身上做到这一点:

我在单个文本列上有一个函数extract_text_features，返回多个输出列。具体来说，该函数返回6个值。

该函数可以工作，但是似乎没有任何合适的返回类型(pandas DataFrame/ numpy数组/ Python列表)，以便输出可以正确分配df。Ix [:，10:16] = df.textcol.map(extract_text_features)

所以我认为我需要回落到迭代与df.iterrows()，按此?

更新: 使用df.iterrows()迭代至少要慢20倍，因此我放弃并将该函数分解为6个不同的.map(lambda…)调用。

更新2:这个问题是在v0.11.0版本被问到的，在可用性df之前。在v0.16中改进了Apply或添加了df.assign()。因此，很多问题和答案都不太相关。

为什么NaN值的比较与所有其他值的比较行为不同? 也就是说，与运算符==，<=，>=，<，>的所有比较，其中一个或两个值都是NaN，返回false，与所有其他值的行为相反。

我认为这在某种程度上简化了数值计算，但我找不到一个明确的原因，甚至在Kahan的《IEEE 754状态讲义》中也找不到，他详细讨论了其他设计决策。

在进行简单的数据处理时，这种异常行为会造成麻烦。例如，当在C程序中对记录列表w.r.t.某个实值字段进行排序时，我需要编写额外的代码来处理NaN作为最大元素，否则排序算法可能会变得混乱。

编辑: 到目前为止，所有的答案都认为比较nan是没有意义的。

我同意，但这并不意味着正确答案是错误的， 而是一个非布尔型(NaB)，幸运的是它并不存在。

所以在我看来，选择返回真或假进行比较是随意的， 对于一般的数据处理来说，如果它符合通常的规律，那将是有利的 (==的反身性，<，==，>的三分)， 以免依赖这些定律的数据结构变得混乱。

所以我要求的是打破这些定律的一些具体好处，而不仅仅是哲学推理。

编辑2: 我想我现在明白为什么让NaN最大是一个坏主意了，它会搞砸上限的计算。

NaN != NaN可能是可取的，以避免检测循环中的收敛，例如

while (x != oldX) {
    oldX = x;
    x = better_approximation(x);
}

但是最好是通过比较小极限下的绝对差来写。 所以恕我直言，这是一个相对较弱的论点，打破自反性在NaN。

在JavaScript中解析值时，是否可能以某种方式返回0而不是NaN ?

如果是空字符串，parseInt返回NaN。

是否有可能在JavaScript中做这样的事情来检查NaN?

var value = parseInt(tbb) == NaN ? 0 : parseInt(tbb)

或者可能有另一个函数或jQuery插件可以做类似的事情?