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Which database solution meets these requirements?
A. Amazon DynamoDB with DynamoDB Streams enabled
B. Amazon Aurora PostgreSQL
C. Amazon DynamoDB with on-demand enabled
D. Amazon SQS and Amazon Aurora PostgreSQL
Answer: C

NEW QUESTION: 2
If manual trade capture methods are used, when should deals be recorded in systems used for this purpose?
A. Within an hour of execution
B. Promptly
C. The same day they are dealt
D. Within 24 hours of execution
Answer: C

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の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、回答エリア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には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

NEW QUESTION: 4
An administrator needs to determine which policies have triggered for a particular message. Which troubleshooting tool will help to identify issues with policy precedence and actions?
A. Filtering Policy report
B. Filtering Precedence Exception report
C. Message Audit log
D. Incident Match log
Answer: C