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Python数据处理 | 批量提取文件夹下的csv文件，每个csv文件根据列索引提取特定几列，并将提取后的数据保存到新建的一个文件夹

，那天在准备去吃饭前刚好看到，几分钟搞定，午饭加个鸡腿~~ ---- 二、解决方法 实现代码如下： import os import pandas as pd path1 = "你放所有csv的文件夹路径..." # 你放所有csv的文件夹路径 path2 = "....索引指定列的数据 df2 = df1[['时间', '风机', '平均齿轮箱主滤芯1_1压力', '平均齿轮箱主滤芯1_2压力', '平均齿轮箱主滤芯...、Pandas的读取数据、索引指定列的数据、保存数据就能解决（几分钟的事儿）。...保存数据到 csv 文件里，有中文列名 Excel 打开会乱码，指定 encoding=“gb2312” 即可。

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    使用 Apache Hudi + Daft + Streamlit 构建 Lakehouse 分析应用

    Streamlit 支持从数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据，从而轻松集成到应用程序中。在这篇博客中，我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台的数据来构建数据应用。...架构： • 数据湖存储：Amazon S3 • 文件格式 — CSV、Parquet • 表格式 — Apache Hudi • 计算引擎 — Apache Spark（写入）、Daft（读取） • 用户界面...如前所述，Daft 提供来自云数据湖的高性能 I/O 读取。 下面是代码片段展示了如何使用 Daft 的查询引擎读取 Hudi 表。...在此示例中，我们仅使用 Daft 来延迟读取数据和选择列的任务。实际上这种懒惰的方法允许 Daft 在执行查询之前更有效地优化查询。...• 成本效益：使用开放式湖仓一体架构可消除对复杂 ETL 管道和频繁数据提取的需求，从而降低成本，而 Amazon S3 等云存储允许根据需要进行扩展。

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    数据迁移利器登场！Elasticdumpv6.110震撼发布，助你轻松搬迁大数据！

    它能够从一个 Elasticsearch 集群读取数据并写入到另一个 Elasticsearch 集群、文件系统或其他数据存储（例如 S3）。这个工具非常有用，特别是在进行数据迁移、备份和恢复操作时。...分区有助于通过有效地将文件分割成较小的块来缓解溢出/内存不足异常，然后可以根据需要合并这些块。...--input-params 是一个特定的参数扩展，可在使用 scroll API 获取数据时使用。...--output-params 是一个特定的参数扩展，可在使用 bulk index API 索引数据时使用。...在导出和导入数据之前，查看官方文档以了解特定版本的兼容性问题。 数据一致性：在进行数据迁移时，尤其是大规模数据迁移时，数据的一致性非常重要。

    11910

    提升数据分析效率：Amazon S3 Express One Zone数据湖实战教程

    Amazon S3 提供管理功能，以便可以优化、组织和配置对数据的访问，以满足的特定业务、组织和合规性要求。 什么是 S3 Express One Zone？...接下来，我将深入探索如何利用 S3 Express One Zone、Amazon Athena和Amazon Glue 来打造一个高性能且成本效益显著的数据湖。...所有这些操作都是使用 CTAS 语句执行的。就本博客而言，初始表仅包含 2015 年至 2019 年的数据。可以使用 INSERT INTO 命令向该表添加新数据。...结语 以上内容展示了 S3 Express One Zone 在存储和快速访问大规模数据集方面的强大能力，还通过一个实际案例演示了如何有效地利用这些技术构建一个高性能、成本有效的数据湖。...这对于那些需要处理大量数据并迅速获取洞察的企业来说是一个非常有价值的资源。

    27810

    R语言使用merge函数匹配数据（vlookup，join）

    : x,y 要合并的两个数据集 by,用于连接两个数据集的列，intersect(a,b)值向量a,b的交集，names(x)指提取数据集x的列名 by = intersect(names(x),...names(y)) 是获取数据集x，y的列名后，提取其公共列名，作为两个数据集的连接列， 当有多个公共列时，需用下标指出公共列，如names(x)[1]，指定x数据集的第1列作为公共列 也可以直接写为...和y的行是否应该全在输出文件 sort：by指定的列（即公共列）是否要排序 suffixes：指定除by外相同列名的后缀 incomparables：指定by中哪些单元不进行合并 举例说明如下 1、读取并创建数据示例...# 读取并创建贷款状态数据表 > loan_status=data.frame(read.csv('loan_status.csv',header = 1)) 2、创建数据 > name <- c('...文件 cname = "D:\\R\\sample.csv" # 将匹配后的数据写入到 sample.csv 文件中 write.csv(dt2, cname ,sep=",") 发布者：全栈程序员栈长

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    【数据网格】应用数据网格

    数据工程师刚刚获得了自己的商业智能建模数据域。他知道他正在为一个利益相关者服务。该域被包装为服务，仅服务于一个利益相关者。通过这种方式，数据工程师可以将管理需求集中在建模数据上并适当地确定其优先级。...营销团队可以直接从源头访问他们的“按类别订购数据”，因为它是特定领域的。 BI 系统来自数据库，我们将其包装为数据服务。为什么？...如果他们想合并“漏斗数据”，他们可以询问真正知道那是什么的团队！ 数据科学家：可以直接使用经过测试并具有 SLA 的 order-data-API，以应对他将一直进行的大量阅读。...其他选项可能包括创建一个通用 REST API，您可以用它发出数据及其位置的信号，并让 API 处理其余部分，例如将 CSV、parquet 等转换为单一格式。 我首先选择哪部分数据进行突破？...这可能就是为什么Zhamak Deghani建议您使用特定的用例，识别用户，并组建一个新团队，只关心特定的用户。一、 另一方面，我不明白为什么当前的订单团队不能担任这个角色。

    1.4K10

    更快的处理bam数据—Sambamba

    /sambamba-1.0.1 --help 5子命令用法及参数 sambamba 最经常用到的功能应该就是标记重复 markdup — 标记去重 识别并标记（默认）或移除在测序数据中出现的重复reads...这对于关注特定基因区域或目标序列非常有用 -c : #输出匹配记录的计数到标准输出(忽略 hHI参数)。这可以快速提供过滤后的比对数量 -v: #仅输出有效的比对。...就像 Picard 等合并工具一样，SAM 文件的 headers（包含关于参考序列、程序参数等的元数据）会自动合并。...这意味着来自所有输入文件的重要信息都会被保留并整合到最终合并的文件中，确保了文件的完整性和可用性 ##合并2个bam sambamba merge -t 4 out_merge.bam d0.sorted.bam...-F, --filter=FILTER: #仅保留满足 FILTER 条件的read；在合并过程中对read进行过滤，仅保留对后续分析有用的数据 slice — 切片 用于从BAM 或 FASTA

    3K10

    数据湖与数据仓库：初学者的指南

    本文将为初学者介绍数据湖与数据仓库的基本概念、特点及其应用场景，并通过代码示例帮助大家更好地理解。数据湖 vs....以下是一些常见的适用场景：数据湖的应用场景：数据科学与机器学习：数据湖支持存储原始数据，数据科学家可以从中提取有用的信息进行模型训练。...IoT数据存储：数据湖适合存储来自物联网设备的大量半结构化或非结构化数据。大数据分析：数据湖可用来存储和处理海量数据，适合进行大规模数据分析。...历史数据分析：数据仓库适合存储历史数据，进行趋势分析和预测。代码示例以下是如何在AWS上创建数据湖和数据仓库的简要示例。...数据湖（S3+Glue+Athena）：import boto3# 创建S3客户端s3_client = boto3.client('s3')# 创建S3存储桶bucket_name = 'my-data-lake-bucket's3

    10110

    多表格文件单元格平均值计算实例解析

    每个文件的数据结构如下：任务目标我们的目标是计算所有文件中特定单元格数据的平均值。具体而言，我们将关注Category_A列中的数据，并计算每个Category_A下所有文件中相同单元格的平均值。...循环处理每个文件： 遍历文件路径列表，读取每个CSV文件，并提取关注的列（例如Category_A）。将数据加入总数据框： 使用pd.concat()将每个文件的数据合并到总数据框中。...总结这篇文章介绍了如何使用Python处理包含多个表格文件的任务，并计算特定单元格数据的平均值。...脚本使用了os、pandas和glob等库，通过循环处理每个文件，提取关键列数据，最终计算并打印出特定单元格数据的平均值。...实际案例代码： 提供了一个实际案例的代码，展示了如何处理包含多个CSV文件的情况。在这个案例中，代码不仅读取文件并提取关键信息，还进行了一些数据过滤和分组计算，最终将结果保存为新的CSV文件。

    19000

    5 分钟内造个物联网 Kafka 管道

    MemSQL 直播里，我们讨论了现代企业能如何轻松地采用新的数据管理工具来管理数据的规模、增长以及复杂性。...MemSQL 管道也仅支持将数据加载到单个表里面。...MemSQL 管道支持导入 CSV 或 TSV 格式的数据。导入从 Kafka 的某个订阅主题拿到的 Avro 压缩数据的一种方法是用 Apache Spark 来创建一个数据管道。...MemSQL 管道为 Apache Kafka 和 Amazon S3 都提供了相应的管道提取器。对这两种提取器，数据导入的并行程度都由 MemSQL 中的数据库分区数决定。...就 S3 来说，MemSQL 中的数据库分区数等于每次在管道中处理的数据批次中的文件数。每个数据库分区会从 S3 存储桶中的文件夹里面提取特定的 S3 文件。这些文件是能被压缩的。

    2.1K100

    印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之Lakehouse架构

    数据摄取/提取层 该层更关心在原始区域层中摄取数据，这些数据可以稍后在已处理区域中使用和卸载。大多数点击流捕获工具都支持来自其产品的内部数据摄取服务，从而可以轻松获取或加入原始区域以进行进一步处理。...对于 MySQL、Postgres 等事务性数据源，我们开始利用基于 CDC 的方法进行数据提取。...提取每个事件更改的新文件是一项昂贵的操作，因为会有很多 S3 Put 操作。为了平衡成本，我们将 DMS 二进制日志设置为每 60 秒读取和拉取一次。每 1 分钟，通过 DMS 插入新文件。...我们选择我们的数据湖来进行最小的每日分区，并计划将历史数据归档到其他存储层，如 Glacier 或低成本的 S3 存储层。 选择正确的存储类型 HUDI 目前支持 2 种类型的存储，即。...在 Platform 2.0 中，我们的大部分流水线都使用 Jenkins 和 API 实现自动化。我们通过部署烧瓶服务器并使用 boto3 创建资源来自动创建 DMS 资源。

    1.8K20

    单细胞转录组 | 使用SingleR进行细胞亚群自动注释

    前言 上一期我们介绍了如何人工进行亚群注释，本期我们来介绍单细胞转录组数据的自动注释方法：SingleR。 本文框架 1. 安装包 如果已经安装，此步请跳过。...这里我们提供了下载好的数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1iThoEbHe_fJOSxiSZGeKFw 提取码：2022 # 加载人数据集 load("D:/sc-seq/SingleR_ref...数据提取 6.1 提取data数据 函数格式：GetAssayData(object, slot = "data", ...) object：Seurat对象； slot：要提取的特定信息。...在这里我们提取了scRNA_harmony中的data数据，即：下图红框里的数据。...SingleR注释 test：单细胞表达值的数字矩阵，即：前面提取的data数据； ref：来自参考数据集的表达式值的数值矩阵，即：前面加载的参考数据集； labels：ref中所有样本的已知标签的字符向量或因子

    4.9K52

    开源OLAP系统的比较：ClickHouse、Druid和Pinot

    ClickHouse，Druid和Pinot当前仅针对开发人员关心的特定用例进行了优化，并且几乎仅具有开发人员所需的功能。...，并且对于每个特定查询都没有完成，并且通常仅每隔几分钟，几小时或几天发生一次。...数据提取: Druid and Pinot 在Druid和Pinot中，查询处理节点专门用于加载段并向段中的数据提供查询，但不累积新数据并产生新段。...数据提取: ClickHouse ClickHouse无需准备严格包含所有数据（属于特定时间间隔）的“段”，这一事实使得数据摄取架构更为简单。...ClickHouse的文档在很大程度上将这一原理称为“ MergeTree”，并强调了它与日志结构的合并树的相似性，尽管IMO有点令人困惑，因为数据不是以树的形式组织的，而是采用扁平列格式。

    2.6K21

    独家 ｜ 17个可以用于工作自动化的最佳Python脚本（下集）

    它读取PDF的每一页并将提取的文本编译为单个字符串。...它可以方便地将单独的PDF、演示文稿或其他文档合并为一个统一的文件。...., AWS S3, Google Cloud Storage) # Your code here to upload files to the cloud storage ``` 说明： 自动将文件上传到云存储的过程可以节省时间并简化工作流程...虽然您可以将它们用作项目的基础，但请查看并始终遵守商业项目中使用的任何外部库、API或服务的条款和条件。 6. 如何针对我的特定项目进一步优化这些脚本？...是的，在自动化涉及敏感数据、API或设备的任务时，实施安全措施至关重要。使用安全连接（HTTPS、SSH），避免对敏感信息进行硬编码，并考虑访问控制和身份验证来保护您的系统和数据。

    1.5K31

    Day5：R语言课程（数据框、矩阵、列表取子集）

    学习目标 演示如何从现有的数据结构中取子集，合并及创建新数据集。 导出数据表和图以供在R环境以外使用。...，我们可以使用数据集中特定列的逻辑向量来仅选择数据集中的行，其中TRUE值与逻辑向量中的位置或索引相同。...从metadata列表的组件中提取celltype列。从celltype值中仅选择最后5个值。 ---- 为列表中的组件命名有助于识别每个列表组件包含的内容，也更容易从列表组件中提取值。...想要将数据集保存到文件，需要使用函数write。 要以逗号分隔的格式（.csv）将矩阵导出为文件，可以使用write.csv函数。...默认情况下用逗号分隔列： write.csv(sub_meta, file="data/subset_meta.csv") 与读取数据类似，有多种功能可供用户以特定格式导出数据。

    17.8K30

    文末重磅福利｜Python实现回归预测及模型优化

    在眼科中AI的一项应用就是利用卷积神经网络实现图像识别。今天先从一个虚构的冠心病数据集说说python如何实现简单的有监督学习。...' 指定特征列（需要纳入预测模型的指标） features = ['Age', 'Sex', 'S1', 'S2', 'S3', 'S4'] 读取数据集并分隔 CAD_data = pd.read_csv...简单理解就是男性 -> [0, 1]，女性 -> [1, 0] 综上，对特征进行分类后分别进行相应的处理，有时会使模型性能提升。这属于特征工程的范畴，仅类别特征可再细分为： ?...sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import os # 引入numpy库做多维数据合并...= ['Age', 'S1', 'S2', 'S3', 'S4'] category_features = ['Sex'] 读取数据 CAD_data = pd.read_csv(dat_path)

    1.7K30

    Apache NiFi安装及简单使用

    内容是数据本身，属性是与数据相关的key-value键值对，用于描述数据 2.Processor Processor可以用来创建、发送、接受、转换、路由、分割、合并、处理 FlowFiles。...用来定义Processors之间的执行关系，并允许不同Processors之间以不同的速度进行交互 4.Process Group 一个特定集合的Processors与他们之间的连接关系形成一个ProcessGroup...漏斗是一个NiFi组件，用于将来自多个连接的数据组合成单个连接。...经常与HashContent一起使用 DistributeLoad：通过用户定义的规则，把某些数据发到特定的Relationship，实现负载均衡 MonitorActivity：在指定的时间内，没有任何数据通过流即发送通知...SELECT命令，将结果以Avro或CSV格式写入FlowFile PutHiveQL：通过执行由FlowFile的内容定义的HiveQL DDM语句来更新Hive数据库 4.属性提取 EvaluateJsonPath

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