fdf = df[df.apply(lambda x: x.astype(str).str.contains(kw if kw!=None else '').any(), axis=1)]是什么意思

这段代码的作用是从DataFrame对象df中选取符合条件的行，条件为该行中至少有一个元素包含字符串kw。其中，kw是一个可选的参数，当kw为None时，表示选取df中所有行中至少有一个元素为字符串类型的行。

具体地，代码中的`df.apply(lambda x: x.astype(str).str.contains(kw if kw!=None else '').any(), axis=1)`使用了apply方法对df的每一行进行操作。其中，lambda函数对每一行的元素进行类型转换为字符串类型，并判断该行中是否有元素包含字符串kw或为空字符串，最后返回一个布尔值。最后，通过df[...]的方式选取符合条件的行，即返回一个新的DataFrame对象fdf。

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过滤出/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33中的ip地址、掩码、网管、DNS [root@mis network-scripts]# cat ifcfg-ens33 TYPE="Ethernet" PROXY_METHOD="none" BROWSER_ONLY="no" BOOTPROTO="static" DEFROUTE="yes" IPV4_FAILURE_FATAL="no" IPV6INIT="yes" IPV6_AUTOCONF="yes" IPV6_DEFROUTE="yes" IPV6_FAILURE_FATAL="no" IPV6_ADDR_GEN_MODE="stable-privacy" NAME="ens33" UUID="5fdf412b-255b-4ea4-8bcb-b29ed322b60d" DEVICE="ens33" ONBOOT="yes" IPADDR=10.0.0.51 NETMASK=255.255.255.0 GATEWAY=10.0.0.254 DNS1=8.8.8.8 DNS2=114.114.114.114

您可以使用以下命令过滤出ifcfg-ens33中的IP地址、掩码、网关和DNS：

grep -E 'IPADDR|NETMASK|GATEWAY|DNS' /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

输出结果应该如下所示：

IPADDR=10.0.0.51
NETMASK=255.255.255.0
GATEWAY=10.0.0.254
DNS1=8.8.8.8
DNS2=114.114.114.114

TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-4fdf5de4d000> in <module> 70 # 训练模型 71 model.fit(train_x, train_y, epochs=10, batch_size=64) ---> 72 model = tf.keras.Sequential(...) 73 model.compile(...) 74 train_history = model.fit(...) D:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\tensorflow\python\training\checkpointable\base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 440 self._setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 441 try: --> 442 method(self, *args, **kwargs) 443 finally: 444 self._setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access D:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\sequential.py in __init__(self, layers, name) 106 # Add to the model any layers passed to the constructor. 107 if layers: --> 108 for layer in layers: 109 self.add(layer) 110 TypeError: 'ellipsis' object is not iterabl

这个错误是因为在创建 `tf.keras.Sequential` 模型时传入了 `...`，这是一个占位符对象，不是一个可迭代对象。要创建一个有效的模型，你需要传入一个层的列表作为参数，例如：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

这里的 `Dense` 层是一个全连接层，可以根据需要进行调整，`input_shape` 是输入数据的形状。你可以根据你的需求来添加和配置层。