之前一直以为pandas任何的切片和筛选都是引用，也就是说，会改变最原始的数据。但是前几天发现并不是这样的。
Pandas中有一个警告，很有意思，并且出现频率很高，它就是 SettingWithCopyWarning， 既然是个警告，那么我们是不是可以忽略呢。就像标题说的那样，万万不可。并且，这个警告还要引起我们足够重视。知道为什么会出现这个警告，并知道怎么解决，或许帮助你真正从pandas的被动使用者，变为一个Pandas专家。
问题场景：我在读取csv文件之后，因为要新增一个特征列并根据已有特征修改新增列的值，结果在修改的时候就碰到了SettingWithCopyWarning这个警告，花了很长时间才解决这个问题。
在Numpy和Pandas中，有两个重要概念，容易混淆，一个是浅拷贝，也称为视图，另外一个是深拷贝，或者就称为拷贝。如果操作不当，Pandas会爆出SettingWithCopyWarning的异常。
SettingWithCopyWarning 解决方案 场景 问题场景：我在读取csv文件之后，因为要新增一个特征列并根据已有特征修改新增列的值，结果在修改的时候就碰到了SettingWithCopyWarning这个警告，花了很长时间才解决这个问题。 案例： import pandas as pd import numpy as np aa = np.array([1, 0, 1, 0]) bb = pd.DataFrame(aa.T, columns=['one']) print(bb) one
通过应用软件工程最佳实践，可以交付质量更好数据科学的项目。更好的质量可能是更少的错误、可靠的结果和更高的编码效率。
作者 | 中国农业银行研发中心 张梓聪 出品 | AI 科技大本营（ID:rgznai100） 头图 | 下载于视觉中国 得益于覆盖各种需求的第三方库，Python在今天已经成为了研究机器学习的主流工具。不过由于其解释型语言的特性，在运行速度上往往和传统编译型语言有较大差距。特别是当训练数据集非常庞大时，很多时候处理数据本身就会占用大量的时间。 Python中自身提供了非常强大的数据存储结构：numpy库下的ndarry和pandas库下的DataFrame。前者提供了很多list没有实现的便利功能，而后
XGBoost 模型对比随机决策森林以及XGBoost模型对泰坦尼克号上的乘客是否生还的预测能力
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，主要用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中常用算法之一，其指导思想是"近朱者赤，近墨者黑"，即由你的邻居来推断出你的类别。
使用多种用于评价分类任务性能的指标,在测试数据集上对比单一决策树(DecisionTree)、随机森林分类器(RandomForestClassifier)以及梯度提升决策树(Gradient Tree Boosting)的性能差异。
有些错误就像明亮的钻石，很容易被察觉。即使你忽略它们，编译器（或解释器）也会通过报错提示我们。
官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html
本文作者介绍了数据科学家在编写代码时常犯的几个错误，并给出了自己对问题的看法以及相应的解决方案。希望文中的观点能给读者带来一些启发。
得到的信息:该数据共有1313条乘客信息,并且有些特征数据是完整的(如pclass、name),有些则是缺失的;有些是数值类型的,有些则是字符串。
理论基础 决策树 决策树是一种树形结构的机器学习算法，所有的样本起始于根节点，每个具有子节点的父节点都有一个判断，根据判断结果将样本向子节点分流，测试样本从根节点开始向下流动，通过判断最终到达某个没有子节点的叶子节点，这个节点就是该样本所属的类别。 例如，判断一个动物是鸭子，狗还是兔子，可以具有以下的决策树： 判断是否有四条腿 没有，是鸭子 有，判断眼睛颜色 红色，是兔子 非红色，是狗 决策树训练算法 训练决策树时，可以描述如下 从父节点找到最优划分属性 根据属性划分出子节点 若子节点为空/属性相同（
由于其广泛的功能性和多功能性，如果没有 importpandas as pd，几乎不可能做到数据操纵，对吧？
理论 集成模型 集成分类器模型是综合考虑多种机器学习模型的训练结果，做出分类决策的分类器模型 投票式：平行训练多种机器学习模型，每个模型的输出进行投票做出分类决策 顺序式：按顺序搭建多个模型，模型之间存在依赖关系，最终整合模型 随机森林分类器 随机森林分类器是投票式的集成模型，核心思想是训练数个并行的决策树，对所有决策树的输出做投票处理，为了防止所有决策树生长成相同的样子，决策树的特征选取由最大熵增变为随机选取 梯度上升决策树 梯度上升决策树不常用于分类问题（可查找到的资料几乎全在讲回归树），其基本思想是每
数据集描述 来源于kaggle的蘑菇数据集，包括毒性，大小，表面，颜色等，所有数据均为字符串类型，分析毒性与其他属性的关系 读取数据集 dataset = pd.read_csv("./mushrooms.csv") dataset.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 8124 entries, 0 to 8123 Data columns (total 23 columns): class
周六了，各位周末快乐，今日我们来一文数据分析，从0说起，一起来看pyecharts的作用以及其他相关库的使用！
在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件，以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法，例如 HTML，JSON，PKL 文件，SQL 等。
写在前面： 这是我见过的最严肃的数据集，几乎每一行数据背后都是生命和鲜血的代价。这次探索分析并不妄图说明什么，仅仅是对数据处理能力的锻炼。因此本次的探索分析只会展示数据该有的样子而不会进行太多的评价。有一句话叫“因为珍爱和平，我们回首战争”。这里也是，因为珍爱生命，所以回首空难。现在安全的飞行是10万多无辜的人通过性命换来的，向这些伟大的探索者致敬。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 导入数据
pandas有一个option系统可以控制pandas的展示情况，一般来说我们不需要进行修改，但是不排除特殊情况下的修改需求。本文将会详细讲解pandas中的option设置。
-: | :-----: | :----: | :-------: | | 0 | 1 | 1 | 4.0 | 964982703 | | 1 | 1 | 3 | 4.0 | 964981247 | | 2 | 1 | 6 | 4.0 | 964982224 | | 3 | 1 | 47 | 5.0 | 964983815 | | 4 | 1 | 50 | 5.0 | 964982931 |
Max-abs (极大值标准化)，标准化之后的每一维特征最大要素为1，其余要素均小于1，理论公式如下：
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。
MySQL复制是一个基于日志的异步复制系统，允许一个MySQL服务器实例（源服务器或主服务器）将数据更改复制到一个或多个其他MySQL服务器实例（复制服务器或从服务器）。
继之前《Kafka运维篇之初识Streams Messaging Manager》、《Kafka运维篇之使用SMM监控Kafka集群》和《Kafka运维篇之使用SMM预警策略管理Kafka预警》之后。我们今天介绍使用使用SMM监控Kafka集群的复制。
Streams Replication Manager（SRM）是一种企业级复制解决方案，可实现容错、可扩展且健壮的跨集群Kafka主题复制。SRM提供了动态更改配置的功能，并使Topic属性在高性能的集群之间保持同步。SRM还提供了自定义扩展，可促进安装、管理和监视，从而使SRM成为针对任务关键型工作负载而构建的完整复制解决方案。Streams Replication Manager由两个主要组件组成：流复制引擎和流复制管理服务。
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客，如对迁移感兴趣，请关注该系列博客。
在Redis中，一个字符串最大512MB，一个二级数据结构（例如hash、list、set、zset）可以存储大约40亿个(2^32-1)个元素，但实际上中如果下面两种情况，我就会认为它是bigkey。
我们都知道，Python 中有两种可变的数据类型：list 和 dict。这两种数据类型对应的实例也有很多方法可以对自身进行修改，需要注意的是，这里调用修改相关的方法的时候不是返回修改后的实例，而是就地修改，也就是原地修改。我们有些时候不希望原来的被修改，因此，复制它们的实例就显得非常重要。
在OC中，因为采用内存计数的方式管理内存，所以浅复制时会对同一个内容计数加一，深复制则不会。
Redis主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。
Step 2：从节点只是保存了 slaveof 命令中主节点的信息，并没有立即发起复制。
1、从节点执行 slaveof 命令 2、从节点只是保存了 slaveof 命令中主节点的信息，并没有立即发起复制 3、从节点内部的定时任务发现有主节点的信息，开始使用 socket 连接主节点 4、连接建立成功后，发送 ping 命令，希望得到 pong 命令响应，否则会进行重连 5、如果主节点设置了权限，那么就需要进行权限验证；如果验证失败，复制终止。 6、权限验证通过后，进行数据同步，这是耗时最长的操作，主节点将把所有的数据全部发送给从节点。 7、当主节点把当前的数据同步给从节点后，便完成了复制的建立流程。接下来，主节点就会持续的把写命令发送给从节点，保证主从数据一致性。
部分重同步的机制在Redis复制过程中的作用是优化复制性能，减少全量同步的时间和带宽消耗。通过部分重同步，从节点只需要同步自上次断开连接以来的增量数据，而不需要整个RDB文件，可以快速从主节点恢复到与主节点一致的状态。这样大大减少了复制过程的数据传输量和延迟。
postgresql 的逻辑复制槽估计是一个被说烂的话题，但如果你是在大批量的使用逻辑复制槽作为数据的同步和复制的功能，那这就是一个另外的话题了。
逻辑复制（Logical Replication）或Pglogical是表级别的复制。两者都是基于WAL的复制机制，允许在两个实例之间复制指定表的WAL。这两个看起来让人迷惑，到底有什么区别呢？Logical Replication是PostgreSQL10.0引入的内置新特性，而pglogical则是一个插件。PG10版本之前可以使用该插件进行逻辑复制，通过持续发展，pglogical的所有特性都集成到了Logical Replication中。换句话说，pglogical插件变成了Logical Replication。Logical Replication最基本的优势在于不用安装任何插件，安装插件受限的环境中，可以推荐使用该逻辑复制。
Destination 指定要复制的文件的目标。该参数可以包含驱动器盘符和冒号、目录名、文件名或者它们的组合。
根据IDC的相关数据统计，2018年全球的数据复制存储市场规模就已经超过了500亿美金，而其中而作为数据复制技术重要应用场景的数据备份和恢复软件市场的规模也同样蔚为可观。今天，我们就来聊聊5种常见的数据复制技术。
这种旧版复制功能通过一个主服务器来接收和处理写入请求，并将这些请求复制到所有从服务器上，实现了数据的冗余备份和读写分离的目的。但是这种复制方式存在单点故障和性能瓶颈的问题，无法提供高可用和高扩展性。因此，在Redis的新版中，引入了Redis Cluster来取代旧版复制功能。
MySQL的复制是指将一个数据库实例的数据复制到另一个数据库实例，使两个实例的数据保持一致。复制是MySQL高可用性和可扩展性的重要组成部分，它可以提供数据备份、读写分离以及故障恢复等功能。
该问题来自某客户，据描述，他们在部署 MySQL 主从复制时，有时候仅在主库上创建复制用户，有时候主从实例上都会去分别创建复制用户，发现这两种方式都可以成功建立复制。针对这一现象，进行了一轮验证，来观察采用不同方式创建复制用户对主从复制的影响。
服务和数据的高可用性本质上是靠“复制”来解决的，比如服务通过集群部署多台机器来完成，数据通过冗余的多副本机制来完成。对于服务来说，只需要部署多个实例即可，特别是无状态服务，常见的微服务(dubbo/spring cloud)几乎都是通过集群部署对外提供服务能力，更进一步的还可使用k8s+docker技术自动管理服务的副本容量；对于数据来说，需要通过数据复制来保证数据节点的一致性，由于数据是有状态的，因此实现难度较服务复制成本要高。
在分布式系统中为了解决单点登陆问题，通常会把数据复制多个副本并部署到不同的机器上来解决此类问题。那么Redis也一样，在集群环境，怎么保证不同的实例与实例之间Redis数据的一致呢？答案就是Redis中的复制功能。在这一篇中我们主要介绍Redis有关复制功的内容。
MySQL 是最受欢迎的关系型数据库管理系统之一，被广泛应用于各种业务系统。主从复制是MySQL 的重要能力，用于实现数据冗余、提高可用性和性能。了解MySQL主从复制，可以更好地管理和优化数据库，为业务系统提供更强大的支持。
1 灵活: 逻辑复制对比物理复制来说,可以单表进行数据的复制,物理复制则是不可以的,并且大部分时间对于ETL的功能需求来说,物理复制太重了,需要的磁盘,网络,等资源都相对于逻辑复制消耗的要大的多.
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