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如何使用Symlink更改MySQL数据目录

备份数据库。除非您正在使用全新的MySQL安装,否则应确保备份数据。 在此示例中,我们将数据移动到安装在/ mnt / volume-nyc1-01的块存储设备。...无论您使用什么底层存储,本教程都可以帮助您将数据目录移动到新位置。...要使更改生效,请重新启动AppArmor: sudo systemctl restart apparmor 注意: 如果您跳过AppArmor配置步骤并尝试启动mysql,则会遇到以下错误消息: OutputJob...虽然我们使用的是块存储设备,但此处的说明适用于重新定义数据目录的位置,而不管底层技术如何。但是这种方法仅适用于运行MySQL的单个实例。...腾讯云提供云数据库 MySQL(TencentDB for MySQL)让用户可以轻松在云端部署、使用 MySQL 数据库,欢迎使用

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【Python】基于某些列删除数据中的重复

默认False,即把原数据copy一份,在copy数据上删除重复,并返回新数据(原数据不改变)。为True时直接在原数据视图上删重,没有返回。...注:后文所有的数据操作都是在原始数据集name上进行。 三、按照某一列去重 1 按照某一列去重(参数为默认) 按照name1对数据去重。...从结果知,参数为默认时,是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据。 感兴趣的可以打印name数据,删重操作不影响name的。...结果和按照某一列去重(参数为默认)是一样的。 如果想保留原始数据直接用默认即可,如果想直接在原始数据删重可设置参数inplace=True。...但是对于两列中元素顺序相反的数据去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据中的重复。 -end-

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【Python】基于多列组合删除数据中的重复

在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据中的重复,两列中元素的顺序可能是相反的。 我们知道Python按照某些列去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据中重复的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据中的重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据中的重复') #把路径改为数据存放的路径 df =...三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据中重复的问题,只要把代码中取两列的代码变成多列即可。

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小案例:结果缓存无法使用,RESULT_CACHE_MAX_SIZE无法更改的问题

最近遇到了一个 RESULT_CACHE_MAX_SIZE 参数值无法更改的问题。 首先我们需要知道 RESULT_CACHE_MAX_SIZE 是什么。...RESULT_CACHE_MAX_SIZE 是结果缓存能够使用sga内存的最大大小的限制参数。 当我们需要使用结果缓存的时候,这个一定不能是0。并且以下的查询结果是 ENABLED ....from dual; STATUS ------------------------------------- BYPASS 并且这种状态下RESULT_CACHE_MAX_SIZE参数值无法被更改...可以使用如下方法恢复。 给shared_pool_size一个最小。保证结果缓存可以拿到内存空间。...然后重启数据库。就可以解决无法使用结果缓存和无法修改RESULT_CACHE_MAX_SIZE参数值的问题了。

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R数据科学整洁之道:使用 tibble 实现简单数据

tibble 是一种简单数据,它对传统数据的功能进行了一些修改,其所提供的简单数据更易于在 tidyverse 中使用。 多数情况下,我们会交替使用 tibble 和数据这两个术语。...z ## ## 1 a 2 3.6 ## 2 b 1 8.5 tibble 与 data.frame 互换 数据转换为...tibble: tb <- as_tibble(iris) class(tb) ## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame" tibble 转换为数据...10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa ## # … with 140 more rows 取子集 有两个工具可以提取数据的单个变量...最后总结 tibble 相对于数据来说,更简单,但更方便使用,两者的主要区别是: tibble 不能创建行名。 tibble 不能改变输入的类型(例如,不能将字符串转换为因子)、变量的名称。

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Excel实战技巧67:在组合中添加不重复使用ADO技巧)

很多情况下,我们需要使用工作表中的数据来填充组合,但往往这些数据中含有许多重复。如何去除重复并得到唯一,这是一个永恒的话题,大家也会用到各式各样的方法得到结果。...本文讲解一种技巧,使用Recordset(记录集)来获取唯一并将其填充到组合中。 示例数据如下图1所示。在工作表中有一个组合,需要包含列A中的省份列表,但是列A中有很多重复的省份数据。 ?...图1 这里可以使用简单的记录集快速提取不同的省份名并将其装载到组合。...运行或调用过程后,在工作表中单击组合右侧下拉按钮,结果如下图3所示。 ? 图3 说明 1.示例中使用的是ActiveX组合控件,如下图2所示。...1.Provider:告诉VBA正在使用哪种类型的数据源。

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R 数据整理(七:使用tidyr和dplyr处理数据 2.0)

,后续的参数是条件,这些条件是需要同时满足的,另外,条件中取 缺失的观测自动放弃,这一点与直接在数据的行下标中用逻辑下标有所不同,逻辑下标中有缺失会在结果中 产生缺失。...dplyr 包的 distinct() 函数可以对数据指定若干变 量,然后筛选出所有不同,每组不同仅保留一行。...2.6 arrange 按照数据里的某列或某几列,对所有行进行排序。可以使用 desc 产生倒序,或写入多个列使其按照多个列进行排序。...对于即将合并的新列,需要使用引号;但对于想要合并的多个列名,可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。...,我们可以使用split 将数据按某列拆分为多个数据,并储存在列表中。

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如何用 Python 和 API 收集与分析网络数据

写到这里,你基本上搞懂了,如何读取某个城市、某个月份数据,并且整理到 Pandas 数据中。 但是,我们要做分析,显然不能局限在单一月份与单一城市。...这样,我们只需要在调用函数的时候,传入不同的参数,例如不同的城市名、月份等信息,就能获得想要的结果了。 综合上述语句,我们定义一个传入城市和月份信息,获得数据的完整函数。...列表中的每一项,都分别是某个城市一段时间(可能包含若干个月)的天气信息数据。 我们先用单一城市、单一月份来试试看。 还是2018年5月的丽江。...列表中的每一项,对应某个城市2018年年初到5月份本文写作时,这一段时间范围天气数据。 假设我们要综合分析几个城市的天气信息,那么就可以把这几个数据整合在一起。...; 如何使用 Python 3 和更人性化的 HTTP 工具包 requests 调用 API 获得数据; 如何用 JSON 工具包解析处理获得的字符串数据; 如何用 Pandas 转换 JSON 列表为数据

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python 数据分析基础 day15-pandas数据使用获取方式1:使用DataFrame.loc

今天是读《pyhton数据分析基础》的第15天,今天读书笔记的内容为使用pandas模块的数据类型。 数据(DataFrame)类型其实就是带标题的列表。...很多时候,整个数据数据并不会一次性的用于某一部的分析,而是选用某一列或几列的数据进行分析,此时就需要获取数据的部分数据。...获取方式如下: 获取方式1:使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示引用索引号为index1和index2的两行数据 #[colName1,colName2...]表示引用列标题为colName1和colName2的列数据 DataFrame.loc[[index1,index2],[colName1,colName2]] 获取方式2:使用DataFrame.iloc...[] #调用某两行两列交汇的数据 #索引号从0开始算,若为连续的行数,则算头不算尾 #以下行代码所选取的数据相同 #1:3、[1,2]表示行索引号,选取第二行和第三行 #3:5、[3,4]表示列索引号,

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Python数据分析实战之技巧总结

—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据存在缺失NaN...运算如何应对 ——如何对数据进行任意行列增、删、改、查操作 —— 如何实现字段自定义打标签 Q1:Pandas的DataFrame如何固定字段排序 df_1 = pd.DataFrame({"itemtype...defaultdict #一个个添加,dict_1=defaultdict(lambda:"N/A"),key不存在时,返回一个默认dict_1[7]="G" #以列表形式存放元组中,用dict()...== '1月'] # DataFrame #pandas库中使用.where()函数 # df5_13=df5.where((df5.月份=="1月")&(df5.动力用电>5)).dropna(axis...,将样本数据划分出不同的等级 方法一:使用一个名为np.select()的函数,给它提供两个参数:一个条件,另一个对应的等级列表。

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Excel实战技巧73:使用组合控件仿数据验证下拉列表

如下图1所示,在工作表Sheet1的列A中任意单元格上双击鼠标,将会出现一个窗体控件,单击其右侧的下拉箭头会出现列表,你可以从中选择列表项,所选项将被输入到该控件所在的单元格中,并且输入数据后该控件会消失....TopLeftCell.Value =.List(.ListIndex) .Delete End With End Sub 说明: 1.AddDropList过程使用...EnterInfo过程使用Application.Caller返回调用OnAction设定过程的下拉控件的名称,从而获取对该控件对象的引用。...3.DropDown对象的TopLeftCell属性返回位于该对象左上角的Range对象的引用,ListIndex属性返回所选项在列表中的位置,作为List属性的索引返回具体的列表项。...4.与使用数据验证不同的是,本文介绍的代码方法更灵活,在你需要选择列表项时双击鼠标,要自已输入不在列表项中的数据时可直接输入。

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Day5生信入门——数据结构(!选修!直接使用数据中的变量!没学!!)

表格在R语言中叫数据 要理解其中的命令、函数的意思! 函数或者命令不会用时,除了百度/谷歌搜索以外,用这个命令查看帮助:?...x[x==10]#等于10的元素 x[x<0] x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c(1,2,5)中的元素 数据 1)读取本地数据 A....用以下命令即可获得示例数据:X<-read.csv('doudou.txt') 图片 2)设置行名和列名 X<-read.csv('doudou.txt') #在示例数据里有doudou.txt 注意这里的变量...X是一个数据 colnames(X) #查看列名 rownames(X) #查看行名,默认的行名就是行号,1.2.3.4... colnames(X)[1]<-"bioplanet"#有的公司返回数据...也是第y列 X[a:b]#第a列到第b列 X[c(a,b)]#第a列和第b列 X$列名#也可以提取列(优秀写法,而且这个命令还优秀到不用写括号的地步,并且支持Tab自动补全哦,不过只能提取一列)6)直接使用数据中的变量

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