DELETE 不释放磁盘空间 delete from table_name 原因 使用delete删除的时候，MySQL并没有把数据文件删除，只会将已经删除的数据标记为删除，因此并不会彻底的释放空间。...这些被删除的数据会被保存在一个链接清单中，当有新数据写入的时候，MySQL会利用这些已删除的空间再写入。 删除操作会带来一些数据碎片，正是这些碎片在占用硬盘空间。这些被标记为删除的记录，就是数据空洞。...影响 MySQL 底层是以数据页为单位来存储和读取数据的，每次向磁盘读一次数据就是读一个数据页，每访问一个数据页就对应一次IO操作，磁盘IO访问速度是很慢的。...删除数据释放内存方式 1、使用 drop 或 truncate drop table table_name; truncate table table_name; 2、OPTIMIZE optimize...3、Alter 命令 alter table table_name engine=innodb; 4、导出导入 先将整个表的结构和数据导出来，删除整个表，再创建表，最后将旧表数据重新导入新表中。
一、需求 按业务逻辑删除大量表数据 操作不卡库，不能影响正常业务操作 操作不能造成 60 秒以上的复制延迟 满足以上条件的前提下，尽快删除数据并释放所占空间 表结构如下： create...，只保留 2023-10-01 以后的数据（约占总量的 1/10），其它删除。...导出需要删除数据的主键到文件 -- 在从库执行查询 select userid, avid into outfile '/data/del.txt' from space_visit_av where...将文件分割成 10 万行一个的小文件 cd /data split -l 100000 -d -a 6 del.txt # 删除原文件 rm del.txt 4....使用 pt-online-schema-change 释放删除数据所占空间 # 后台执行 nohup ~/shrink.sh > ~/shrink.log 2>&1 & shrink.sh
当centos频繁读取文件后,物理内存会很快被用完,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直caching,因此有必要手动清理系统缓存释放内存。...为了避免断电,等故障造成数据丢失,我们需要把buffer中的缓存数据写入到磁盘 > sync;sync;sync 手动执行sync命令（描述：sync 命令运行 sync 子例程。...sync 命令将所有未写的系统缓冲区写到磁盘中，包含已修改的 i-node、已延迟的块 I/O 和读写映射文件 手动释放内存的命令 > echo 3>/proc/sys/vm/drop_caches drop_caches...的值可以是0-3之间的数字，代表不同的含义： 0：不释放（系统默认值） 1：释放页缓存 2：释放dentries和inodes 查看内存 > free -h total——总物理内存used——已使用内存...，一般情况这个值会比较大，因为这个值包括了cache+应用程序使用的内存free——完全未被使用的内存shared——应用程序共享内存buffers——缓存，主要用于目录方面inode值等（ls大目录可看到这个值增加
开始之前，pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况 1、删除具体列 2、删除具体行 3、删除包含某些数值的行或者列 4、删除包含某些字符、文字的行或者列 本文就针对这四种情况探讨一下如何操作...数据准备 模拟了一份股票交割的记录。...删除特定数值的行（删除成交金额小于10000) In [7]: df[ df['成交金额'] > 10000] Out[7]: 成交数量 成交金额 摘要 证券名称 2018...Dataframe 2、pandas过滤包含特定字符串的行 3、Pandas dataframe怎么删除名称包含特定字符串的列？...4、Pandas Drop
malloc 分配的内存 , 需要使用 free 进行释放 ; 使用 new 分配的内存 , 需要使用 delete 进行释放 ; 那么 使用 malloc 申请的内存 , 是否能使用 delete 进行释放..., 使用 new 申请的内存 , 是否能使用 free 进行释放 , 下面分为不同类型的数据申请内存的几种情况进行讨论 : 为基础数据类型分配内存 为数组数据类型数据分配内存 为类对象分配内存 二、基础数据类型...内存分析 1、malloc 分配内存 delete 释放内存 使用 malloc 函数 为 基础类型 分配的内存 , 可以使用 delete 进行释放 ; 在下面的代码中 , 使用 malloc 函数..., 说明对于 使用 malloc 函数 为 基础类型 申请的 堆内存空间 , 使用 delete 操作符 可以完成 free 函数的职能 , 成功释放内存空间 ; // malloc 申请的内存 使用..., 说明对于 使用 malloc 函数 为 基础类型 申请的 堆内存空间 , 使用 delete 操作符 可以完成 free 函数的职能 , 成功释放内存空间 ; // malloc 申请的内存 使用
pandas数据清洗-删除没有序号的所有行的数据 问题：我的数据如下，要求：我想要的是：有序号的行留下，没有序号的行都不要 图片 【代码及解析】 import pandas as pd filepath...="E:/yhd_python/pandas.read_excel/student.xlsx" df=pd.read_excel(filepath,sheet_name='Sheet1',skiprows...，默认0，即取第一行 skiprows：省略指定行数的数据 skip_footer：省略从尾部数的行数据 **继续** lst=[] for index,row in df.iterrows():...=int: lst.append(index) lst 定义一个空列表，用于存储第一列中数据类型不是int的的行号 方法：iterrows() 是在数据框中的行进行迭代的一个生成器，...所以，当我们在需要遍历行数据的时候，就可以使用 iterrows()方法实现了。 df1=df.drop(labels=lst) 删除l列表lst存储的所有行号 【效果图】： 完成
标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...如果要覆盖原始数据框架，则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。...实际上我们没有删除，而是创建了一个新的数据框架，其中只包含用户姓名、城市和性别，有效地“删除”了其他两列。然后，我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。
标签：Python与Excel,pandas 对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行（Harry Porter），pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...drop()方法的重要参数如下所示，注意，还有其他参数，但这里仅介绍以下内容： label：单个标签或标签列表，可以是行标签或列标签。 axis：默认值为0，表示索引（即行）。...inplace：告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis，这意味着将其保留为默认值0或行。因此，我们正在删除索引值为“Harry Porter”的行。...这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行，并将结果赋值到新的数据框架。 图6
释放的内存去哪了 ❝明明删除了数据，使用 top 命令查看，为何还是占用了那么多内存？ 内存都去哪了？...键值对的大小不一样和删改操作：Redis 频繁做更新操作、大量过期数据删除，释放的空间（不够连续）无法得到复用，导致碎片率上升。...因为内存分配器基本上复用了之前删除释放出来的 2GB 内存。...另外，键值对的频繁修改和删除，导致内存空间的扩容和释放，比如原本占用 32 字节的字符串，现在修改为占用 20 字节的字符串，那么释放出的 12 字节就是空闲空间。...对于 Redis 来说，当一块连续的内存空间被划分为好几块不连续的空间的时候，操作系统先把数据以依次挪动拼接在一块，并释放原来数据占据的空间，形成一块连续空闲内存空间。。
每当我们查询、编辑或删除数据时，dataframe类会利用BlockManager类接口将我们的请求转换为函数和方法的调用。...选理解子类（Subtypes） 刚才我们提到，pandas在底层将数值型数据表示成Numpy数组，并在内存中连续存储。这种存储方式消耗较少的空间，并允许我们较快速地访问数据。...图示来源并改编自Why Python Is Slow 你可能注意到上文表中提到object类型数据使用可变（variable）大小的内存。...转换使用pandas.to_datetime()函数，并使用format参数告之日期数据存储为YYYY-MM-DD格式。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧： 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型
一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个关于Pandas中的drop函数的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。 二、解决过程 下图是粉丝写的代码。...index是索引的意思，我感觉这块写在一起了，看上去不太好理解，在里边还多了一层筛选。这里给出【月神】佬的解答，一起来看看吧！ 直接上图了，如下图所示： 下图是官网关于该函数的解析。...之前我一直用的是columns，确实好像很少看到index，这下清晰了。不过【月神】还是推荐使用反向索引。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章基于粉丝提问，针对Pandas中数据删除的问题，给出了具体说明和演示，顺利地帮助粉丝解决了问题！...最后感谢粉丝【Chloe】提问，感谢【（这是月亮的背面）】和【dcpeng】大佬给出的示例和代码支持。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
表数据如下 查看用户名相同的记录 select * from user where username in (select username from user group by username...删除用户名和手机号都相同的重复记录 DELETE from user where (username,phone) -- 注意：此处一定要加括号，当成联合字段来处理 IN ( --...HAVING COUNT(1) > 1 ); 上述语句看着是不是应该正常能执行删除掉用户名和手机号都相同的重复记录只保留id最小的那一条。...实际执行会报如下错误： 1093 - You can’t specify target table ‘user’ for update in FROM clause 含义：不能在同一表中查询的数据作为同一表的更新数据...ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='用户表'; INSERT INTO `user`(`id`, `username`, `phone`, `age`) VALUES (1, '我是主数据库的
对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。.../img/00012.jpeg)] 工作原理 Pandas 首先使用出色且通用的read_csv函数将数据从磁盘读入内存，然后读入数据帧。...许多秘籍将与第 1 章，“Pandas 基础”中的内容类似，这些内容主要涵盖序列操作。 选择数据帧的多个列 选择单个列是通过将所需的列名作为字符串传递给数据帧的索引运算符来完成的。...如果将列表传递给索引运算符，它将以指定顺序返回列表中所有列的数据帧。 步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据帧而不是序列。 最常见的是，使用字符串选择单个列，从而得到一个序列。...更多 为了更好地了解对象数据类型的列与整数和浮点数之间的区别，可以修改这些列中每个列的单个值，并显示结果的内存使用情况。
栈内存：有序存储 将堆栈内存视为有组织且高效的存储单元。它使用后进先出 (LIFO) 方法，这意味着最近添加的数据将首先被删除。内核是操作系统的核心组件，自动管理堆栈内存；我们不必担心分配和释放内存。...一旦add函数返回，堆栈就会被弹出，删除函数调用和关联的数据，我们可以打印结果。 在下面的解释中，我们将介绍运行每行重要代码后堆和堆栈如何变化。...第 7 行：变量sum的值（即 15）被返回给调用者。 第 8 行：add从堆栈中弹出函数的堆栈帧，并释放所有局部变量（、和a） b。...第 18 行：从堆栈中弹出主函数的堆栈帧，并释放所有局部变量 (value和)。ptr 注意：C++ 标准库还提供了一系列智能指针，可以帮助自动化堆中内存分配和释放的过程。...速度：堆栈内存在分配和释放内存时具有速度优势，因为它只需要调整引用。相反，由于需要定位合适的内存帧并管理碎片，堆内存操作速度较慢。
一、创建并查询标签 执行 git log --pretty=oneline --abbrev-commit 命令 , 查询当前的提交记录 ; 执行 git tag -a v0.9 -m "text" 2bd4156...命令 , 创建标签 , 并附加说明文字 ; 执行 git tag 命令 , 查询标签 ; 执行 git show v0.9 命令 , 查询标签的详细信息 ; 完整的执行过程 : D:\Git\git-learning-course...[new tag] v0.9 -> v0.9 三、推送所有标签到远程仓库 执行 git push origin --tags 命令 , 可以一次性将所有标签推送到远程仓库 ; 四、删除远程仓库的标签...执行 git tag -d v0.9 命令 , 删除本地的标签 ; 然后执行 git push origin :refs/tags/v0.9 命令 , 删除远程仓库中的标签 , 注意标签的拼接格式 ,..." git push origin :refs/tags/ " + 标签名称 ; 此时 , 远程仓库中的标签 , 也被删除了 ; 执行过程 : D:\Git\git-learning-course
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。...在本文中，我们将重点讨论一个将「多个预处理操作」组织成「单个操作」的特定函数：pipe。 在本文中，我将通过示例方式来展示如何使用它，让我们从数据创建数据帧开始吧。...需要注意的是，管道中使用的函数需要将数据帧作为参数并返回数据帧。...只要它将数据帧作为参数并返回数据帧，它就可以在管道中工作。...： 需要一个数据帧和一列列表 对于列表中的每一列，它计算平均值和标准偏差 计算标准差，并使用下限平均值 删除下限和上限定义的范围之外的值 与前面的函数一样，你可以选择自己的检测异常值的方法。
开发环境 操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 前端展示:highcharts 通过上面我们已经知道了如何使用...Django获取数据库的系统状态信息并将其存入redis数据库 这节讲如何使用pandas处理数据获取Oracle系统状态趋势 1....以及series的内容我们通过pandas处理后的数据得到 具体方法见下面讲解 2....首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式 注意：如果有天没有监控数据则不会有该日期，解决方法下面有讲 result...首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式 注意：如果有的小时没有监控数据则不会有该日期，如12/14 11:
而对于 Python 用户，同样存在一个名为 datatable 包，专注于大数据支持、高性能内存/内存不足的数据集以及多线程算法等问题。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示：...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...可以看到，使用 Pandas 计算时抛出内存错误的异常。 数据操作 和 dataframe 一样，datatable 也是柱状数据结构。...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable
而对于 Python 用户，同样存在一个名为 datatable 包，专注于大数据支持、高性能内存/内存不足的数据集以及多线程算法等问题。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...可以看到，使用 Pandas 计算时抛出内存错误的异常。 数据操作 和 dataframe 一样，datatable 也是柱状数据结构。...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable
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