前言： pandas是在numpy的基础上开发出来的，有两种数据类型Series和DataFrame Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 DataFrame表格行的数据结构，包含一组有序的列 Series 何为Series？ Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 创建Series from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd ser01=S
在之前的章节中，我们已经制作完毕了登录、注册、首页等内容，在这一节中，我们编写详情页以及详情页功能制作。
数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的一项研究，该研究致力于开发一种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。第一次，MIT的研究员将业务系统和分析系统分开，将业务处理和分析处理分成不同的层次，并采用单独的数据存储和完全不同的设计准则。同时，MIT的研究成果与80年代提出的信息中心（InformationCenter）相吻合：即把那些新出现的、不可以预测的、但是大量存在的分析型的负载从业务处理系统中剥离出来。但是限于当时的信息处理和数据存储能力，该研究只是确立了一个论点：这两种信息处理的方式差别如此之大，以至于它们只能采用完全不同的架构和设计方法。
其实标题中有两层意思：第一层意思是在一些数据库管理不那么严格的中小型企业，可以通过Excel中的ODBC数据接口，与数据库或者数据仓库建立连接，直接快速取数，提高工作效率；第二层意思是Excel 2016中有相当强大的数据获取工具，即便不能从数据库直接获取，也能从多个本地的数据表中将数据抽取、整理和转化，并做到实时更新，也能提高工作效率。
本文以一个简单示例体现追加合并的过程——注意，本合并所实现的数据汇总是针对已经单独导入Power Query的多个表，因此，只能实现已明确的表在数据更新的情况下的更新，而不能实现增加表情况下的数据接入。若需要实现增加表情况下的数据导入，请参考文章《批量汇总多Excel文件数据系列文章12篇，助你变成老司机，轻松躲坑666！》。
Hadoop离线数据分析平台实战——440DataApi后台架构搭建 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 未完成 2. 用户基本信息展示 未完成 3. 浏览器信息展示 未完成 4. 地域信息展示 未完成 5. 外链信息展示 未完成 6. 用户浏览深度展示 未完成 7. 事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 后台程序结构总体介绍 我们采用提供两个相关的rest api来提供所有的数据的访问, rest api返回的结果为json数
通用业务服务化之后，系统的典型后端结构如上： web-server通过RPC接口，从通用业务服务获取数据 biz-service通过RPC接口，从多个基础数据service获取数据 基础数据service通过DAO，从独立db/cache获取数据 db/cache存储数据 随着时间的推移，系统架构并不会一成不变，业务越来越复杂，改版越来越多，此时web-server层虽然使用了MVC架构，但以下诸多痛点是否似曾相识？ 产品追求绚丽的效果，并对设备兼容性要求高，这些需求不断折磨着使用MVC的Java工程师
数据湖（Data Lake）概念自2011年被推出后，其概念定位、架构设计和相关技术都得到了飞速发展和众多实践，数据湖也从单一数据存储池概念演进为包括 ETL 分析、数据转换及数据处理的下一代基础数据平台。
随着时间的推移，系统架构并不会一成不变，业务越来越复杂，改版越来越多，此时web-server层虽然使用了MVC架构，但以下诸多痛点是否似曾相识？
作者：58沈剑，来源：架构师之路 一，典型后端架构 通用业务服务化之后，系统的典型后端结构如上： web-server通过RPC接口，从通用业务服务获取数据 biz-service通过RPC接口，从多
作者：58神剑，来源：架构师之路 一，典型后端架构 通用业务服务化之后，系统的典型后端结构如上： web-server通过RPC接口，从通用业务服务获取数据 biz-service通过RPC接口，从多
上一篇，预告了下面这张图，请大家可以思考，这张图是怎么做出来的？**（不用怀疑，这的确是用Excel做的。）
【AI科技大本营按】今年春晚的小品好看吗？没有了赵本山的春晚总觉得少了点什么，然而许久不登春晚舞台的本山大叔借着B站的东风证明了「你大爷还是你大爷」。
最近看到身边好几个朋友都在用“全民K歌”这款软件在手机上K歌，使用频率还是很高，于是就想来看看全民K歌平台的用户究竟是一群什么样的用户？他们有什么样的特征。然后进行数据分析，强化自己的分析思维与实战能力。这一个过程我将会分为四个部分来写：数据获取，数据清洗，数据的呈现，分析报告的撰写。本文是第一部分。 python爬虫获取用户数据 进入用户的个人中心，下面的图中画方框的地方就是我们需要获取的数据： 接下来我们看一下这些数据的存储方式，打开nt之后我们可以看见这些数据都存储在网页中，这样就非常容易
《互联网分层架构的本质》简述了两个观点： 互联网分层架构的本质，是数据的移动 互联网分层架构演进的核心原则：是让上游更高效的获取与处理数据，让下游能屏蔽数据的获取细节 《分层架构：什么时候抽象DAO层，什么时候抽象数据服务层》中的观点是： 当手写代码从DB中获取数据，成为通用痛点的时候，就应该抽象出DAO层，简化数据获取过程，提高数据获取效率，向上游屏蔽底层的复杂性 当业务越来越复杂，垂直拆分的系统越来越多，数据库实施了水平切分，数据层实施了缓存加速之后，底层数据获取复杂性成为通用痛点的时候，就应该抽象出数
本文在编写时参考了博客作者“鹿呦呦”和在线课程“即时消息技术剖析与实战”的相关资料，一并表示感谢。
POI（Pointof Interest，兴趣点）就是电子地图上的各种设施点位等。可以用来做很多事情，比如项目前期分析中的周边公服设施分布（最低端用法）。很多电子地图下载器都提供POI数据下载，但是一般都要收费，我就想问，凭什么！！！电子地图的这些数据都是开放的，凭什么你要收我钱！！！
微服务架构，是分层架构演进过程中很重要的一环，那微服务是不是越早越好呢？今天和大家一起聊聊这一个问题。
Power Query中提取网页数据内容的函数是Web.Contents，我们来看下这个函数的用法及解释。
互联网分层架构的本质，是数据的移动。 互联网分层架构演进的核心原则： 让上游更高效的获取与处理数据，复用 让下游能屏蔽数据的获取细节，封装 这些在上一篇《互联网分层架构的本质》中有详尽的描述，在实际系
Hi，大家好我是 ssh，今天我看到 Leerob 分享的 Why You Should Use a React Framework，讲述了他关于为什么要使用 React 框架（如 Next，Remix，Gastby），而不是直接裸用 React 的一些见解，让我受益匪浅。
对于数据采集有2种主要的方法，一种是通过api网络请求的拦截，破解api的请求参数及规则；另一种则是模拟用户的操作行为，读取界面上返回的数据来提取。
我国幅员辽阔，共有34个省级行政单位，包括23个省、5个自治区、4个直辖市、2个特别行政区。除去中国香港澳门2个特别行政区和台湾省特殊外，大陆地区共有31个省级区划单位。每个省级单位又可以细分为市级，县级，乡镇和村。
维基百科上解释为:超文本传输协议（英文：HyperText Transfer Protocol，缩写：HTTP）是一种用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议[1]。HTTP是万维网的数据通信的基础。设计HTTP最初的目的是为了提供一种发布和接收HTML页面的方法。通过HTTP或者HTTPS协议请求的资源由统一资源标识符（Uniform Resource Identifiers，URI）来标识。
最近国内疫情已经有所好转，但是国外的情况不容乐观，那么怎样用python去制作动态图表来看全球疫情变化趋势呢？比如下面的国内外疫情发展趋势
Glidedsky 是一个爬虫闯关的网站，针对不同的水平的玩家，有着难度不同的关卡，基础爬虫，以及比较难的爬虫，用于练练手是挺适合的一个网站
基于高德地图路径规划API开发，用于计算OD坐标点之间步行、骑行、驾车、公共交通（包括跨城火车）等交通方式下的OD出行距离、时间以及空间路径（搭配ArcGIS食用）。
我们在第一步中首先创建一个首页。点击左侧组件栏中的页面组件，创建一个页面：
遗忘曲线是由德国心理学家艾宾浩斯（Hermann Ebbinghaus ）研究发现的，其描述了人类大脑对新事物遗忘的规律，人们可以从遗忘曲线中掌握遗忘规律并加以利用，从而提升自我记忆的能力。
0x00 前言 为什么要把数据获取、爬虫放在一起来聊呢？ 居士是想成为一名数据科学家的！数据科学家就要具备很多的技能，什么统计学、数据挖掘、数据仓库、大数据计算、数据可视化等等。 但是，首先我们要有数据，没有数据我们玩什么？想要玩数据，我们就要来聊一下数据获取，数据获取有很多途径，爬虫算是其中最自力更生的技能了，而实现爬虫又和图论的知识有很深的联系，因此在聊得时候还要顺便聊一下图论。 0x01 数据获取 我们站在个人的角度看一下数据获取，我们会有几个比较简单的数据获取途径： 公司提供的数据 网上下载的免费数
堆是一种图的数据结构，被用于实现“优先队列”。优先队列是一种数据结构，可以自由添加数据，但取出数据时要从最小值开始按顺序取出。在堆的树形结构中，各个顶点被称为“结点(node)”，数据就存储在这些节点中。
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
近几年，Python是越来越火了，就连地产大佬潘石屹都在年近不惑之时开始学习Python编程语言，我们做数据分析和运营的怎能不熟练运用呢？
在电商行业高速发展的今天，数据已经成为企业决策和创新的重要驱动力。抖音作为全球最大的短视频平台之一，其根据关键词取商品列表API为电商行业带来了前所未有的机遇和挑战。本文将深入探讨该API在电商行业中的关键作用，以及如何实现实时数据获取，为电商企业提供有价值的见解。
例如我们在获得标题数据后，我们发现我们需要提取的完整数据是在">"和"<"两个分隔符之间的数据，那我们可以依旧使用文本提取公式Text.BetweenDelimiters来进行操作，但是这里是列表格式，我们需要进行批量操作的话则还需使用List.Transform函数来处理。也就是在我们已经提取完数据后再外面嵌套个List.Transform公式。
zabbix监控介绍 C/S架构，基于C++开发，监控中心支持web界面配置和管理 zabbix软件，是C/S架构：有一个服务端，去客户端抓数据。在客户端必须要有一个服务启动运行才可以抓取数据；数据可以主动的上报服务端，也可以让服务端去连接客户端获取（通过抓取数据方式，数据获取分两个模式，一个主动模式，一个被动模式），zabbix软件基于C++开发，监控中心需要一个PHP的web环境，因为要开启一个web界面配置和管理 单台server节点（即一台server），理论上 可以支持上万台客户端 瓶颈：在于
在 azure 上创建的虚机默认会分配两个磁盘，分别是系统盘和一个临时磁盘。如果我们要在系统中安装使用 mysql 等软件，需要再创建并挂载单独的数据盘用来保存数据库文件。这是因为临时磁盘被定义为：用于临时数据处理的操作。特点是性能好(SSD)，但是空间有限且存放在上面的数据没有保障(在一些情况下数据会被清空)。因此临时磁盘绝对不能用来存放重要数据。同时应用程序的数据最好也不要放在系统盘中，以便于迁移、备份和扩容。本文将介绍如何为 Azure 中的 Ubuntu 虚机添加数据磁盘，并完成相应的配置。
我们的系统主要功能是从亚马逊获取数据，存入数据库中，最后做数据分析。这期间最大的一个问题是：跨境网络传输，网络不稳定，请求会发生大量的5**错误，导致某一些用户的数据获取不到，因为一直失败重试，又恶性导致触发亚马逊服务限流。
【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】01 了解 iVX 完成新年贺卡 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】02 数值绑定及自适应网站制作 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】03 事件及猜数字小游戏 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】04 画布及我和 iVX 合照 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】05 画布及飞机大战游戏制作 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】06 数据库及服务 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】07 08 新闻页制作 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】09 聊天室制作
聚个类，可能模式更清晰一些。聚类参数有很多，如下图：按行聚类、按列聚类、行列聚类，聚类方法是什么，距离矩阵算法选哪个，我们提供了21种聚类算法，有通用的，有特异用于菌群数据的。
关于疫情的实时数据获取，我们可以通过爬虫直接去爬取(百度、腾讯、阿里)疫情数据平台上的实时数据。这边小编选择的爬取腾讯的实时数据。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
1）im系统，例如qq或者微博，每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）；
文章：MC-NeRF: Muti-Camera Neural Radiance Fields for Muti-Camera Image Acquisition Systems
除了基础数据的访问需要服务化，业务层是否需要服务化？如果需要，什么时机进行服务化？这是本文要讨论的两个问题。
画外音：“别人在搞xxoo技术”一定不能成为，一家公司推动“xxoo技术”的理由。
虽然目标功能的业务逻辑并不复杂，但其背后需要一套靠谱的权限控制系统，也意味着需要一个完整的后端服务系统来支持运行。
不知不觉产品工作已有多年，从客户端产品设计，到偏后台的策略服务产品，再到数据产品，有一些心得体会，总结出来做个分享，亦是对产品工作方法和思路的讨论。根据以往工作经历将分成三篇来阐述：数据产品篇、策略产品篇、前端产品篇。今天，先来聊聊数据篇。 数据产品，又分为基础数据产品和运营数据产品。基础数据是产品功能直接用到的数据，如地图行业的POI数据。运营数据是产品推出后生成的数据，比如流量、点击、订单成交量、现金等等。本文关注的是基础数据产品。 做任何数据产品项目，似乎都可以有一套通用的模式：数据获取→数据增值→数
实验室近期需要采集地市级的疫情数据。目前能找到的大部分数据源是省级粒度的时间序列数据或地市级的实时截面数据，起初找到了这个项目
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