biz用户加入root组的命令

在Linux系统中，将普通用户biz添加到root组通常是出于管理目的，并非常规操作，因为这可能会增加系统的安全风险。通常情况下，只有管理员(root)才能对用户组进行修改。然而，如果你确实需要这样做，你可以通过编辑用户账户文件（`/etc/passwd` 或 `~/.bashrc`），手动更改其GID（Group ID）。以下是基本步骤：

1. **打开终端**：

   sudo nano /etc/passwd (或者直接输入密码)

2. **查找biz用户的行**：
找到类似于`biz:x:1001:1001:User Name:/home/biz:/bin/bash`这样的行，其中第三、四位数字代表uid（用户ID），第五位代表gid（组ID）。

3. **修改GID**：
将`1001`改为`0`，表示添加到root组。然后保存并退出编辑器。注意，你需要正确地调整权限，例如`sudo -s`切换到root用户后进行修改。

4. **更新用户信息**：

   usermod -G root biz

这个命令会将biz用户添加到root组。

5. **确认**：
可以通过运行`groups biz`命令查看biz用户现在的群组。

相关问题

python：一张表按照biz、来源、预期这三列排列组合统计，按照这三列去重，统计每个组合的数量，生成一张新的表，按照biz、来源、预期三列排列组合，表头为biz、来源、预期、类型数量、预测正确数、预测错误数、准确率，其中预测正确数为原表中排列组合下预期列等于pre列的数量，预测错误数则为预期列不等于pre列的数量，准确率等于预测正确数/组合数量

你可以使用 pandas 库来完成这个任务。假设原始数据表名为 `data`，包含三列 `biz`、`来源` 和 `预期`，代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始数据表
data = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选出需要的列并去重
grouped = data[['biz', '来源', '预期']].drop_duplicates()

# 统计每个组合的数量
grouped_count = data.groupby(['biz', '来源', '预期']).size().reset_index(name='类型数量')

# 统计预测正确数和预测错误数
correct_count = data[data['预期'] == data['pre']].groupby(['biz', '来源', '预期']).size().reset_index(name='预测正确数')
error_count = data[data['预期'] != data['pre']].groupby(['biz', '来源', '预期']).size().reset_index(name='预测错误数')

# 合并表格
result = pd.merge(grouped_count, correct_count, how='left', on=['biz', '来源', '预期'])
result = pd.merge(result, error_count, how='left', on=['biz', '来源', '预期'])

# 计算准确率
result['准确率'] = result['预测正确数'] / result['类型数量']

# 输出结果
result.to_csv('result.csv', index=False)

这里使用了 `groupby` 和 `merge` 函数来进行分组和合并操作，具体可以参考 pandas 官方文档。最后将结果输出到一个新的表格中。

python：一张表按照biz、来源、预期这三列排列组合统计，按照这三列去重，统计每个组合的数量、对比如果人工列和标记列数值一致，则算识别正确，否则则算错误，生成一张新的表，按照biz、来源、预期三列排列组合，表头为biz、来源、预期、类型数量、预测正确数、预测错误数

可以使用 pandas 库来完成这个任务。假设原始数据表为 `data`，包含 `biz`、`来源`、`预期`、`人工列`、`标记列` 五列，其中 `人工列` 和 `标记列` 表示两种不同的预测结果。

首先按照 `biz`、`来源`、`预期` 三列进行排列组合统计，并计算出每个组合的数量：

import pandas as pd

grouped_data = data.groupby(['biz', '来源', '预期']).size().reset_index(name='类型数量')

接下来按照同样的方式对 `人工列` 和 `标记列` 进行排列组合去重，并计算出预测正确和预测错误的数量：

correct_data = data.drop_duplicates(subset=['biz', '来源', '预期', '人工列', '标记列'])
correct_count = correct_data.groupby(['biz', '来源', '预期']).size().reset_index(name='预测正确数')

error_data = data.drop_duplicates(subset=['biz', '来源', '预期', '人工列', '标记列'], keep=False)
error_count = error_data.groupby(['biz', '来源', '预期']).size().reset_index(name='预测错误数')

最后将三个表按照 `biz`、`来源`、`预期` 三列进行合并：

result = pd.merge(grouped_data, correct_count, on=['biz', '来源', '预期'], how='left')
result = pd.merge(result, error_count, on=['biz', '来源', '预期'], how='left')
result.fillna(0, inplace=True)
result = result[['biz', '来源', '预期', '类型数量', '预测正确数', '预测错误数']]