十九、数据整理（上） 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在 Pandas 中通过分组应用函数 import pandas as pd # 创建示例数据帧...2 2nd 2 Scouts 1st 2 2nd 2 dtype: int64 ''' # 按团队对数据帧分组...： 特别是在这种情况下：按列对数据类型（即axis = 1）分组，然后使用list()查看该分组的外观。...('1/1/2000', periods=2000, freq='5min') # 创建 pandas 序列，带有 0 到 100 的随机值 # 将 time 用于索引 series = pd.Series...01 00:35:00 20 2000-01-01 00:40:00 83 2000-01-01 00:45:00 44 Freq: 5T, dtype: int64 ''' # 按索引的小时值对数据分组
本文解释了他们如何将 POC 转变为生产就绪的数据Lakehouse，由于数据平台团队和客户之间的密切合作，该数据Lakehouse现已由 Leboncoin 和 Adevinta（该公司所属的集团）的...还提供了一些新功能，例如表索引和查询旧表快照的能力（也称为时间旅行功能）。...此外数据平台团队会帮助他们调试，找出为什么表处理会从几分钟变成一小时，而没有任何明显的解释，选择正确的索引来获得更好的性能。...其中分类广告表包含4100万条活跃行，历史数据跨度1个月。每小时更新 10k 到 130k 行，大约需要 5 分钟。Hudi 还用于添加、更新和删除某些仪表板活动表中的数据。...• 实施增量查询（读取时合并）以更频繁地更新表：例如每 2 或 5 分钟更新一次，以取代当前每小时更新一次。 • 支持标准数据转换工具dbt。
主页 主页第一个选项就是录屏制作gif： 可以设置每秒录制的帧数(1-60)，默认是每秒15帧，也可以设置录屏的宽高，也可以直接拖动录屏框调整大小。...设置页面： 也可以设置捕获屏幕的方式： 手动，通过按“捕获”按钮或等效的屏幕快捷键来手动捕获每一帧 用户交互，每次单击或键入内容时，都会捕获帧 每秒，基于录像机屏幕上设置的帧率分母，将以...“每秒”为基础捕获帧 每分钟，基于录像机屏幕上设置的帧率分母，将以“每分钟”(间隔)的时间捕获帧 每小时，基于录像机屏幕上设置的帧率分母，将以“每小时”为基础(延时)捕获帧 里面还有其它的设置...录完屏之后，可以对每一帧进行浏览、编辑、删除，非常方便： ScreenToGif也可以对视频进行编辑，制作为gif，操作也很简单。
以下工具用于优化表数据，因此可以对针对该表运行的所有查询产生重大影响： 定义索引可以显著提高对特定索引字段中数据的访问速度。...本章还介绍如何将查询优化计划写入文件，以及如何生成SQL故障排除报告以提交给InterSystems WRC。 管理门户SQL性能工具 IRIS管理门户提供对以下SQL性能工具的访问。...注意：系统任务在所有名称空间中每小时自动运行一次，以将特定于进程的SQL查询统计信息聚合到全局统计信息中。因此，全局统计信息可能不会反映一小时内收集的统计信息。...从1到3(或从2到3)：更改SQL Stats选项后，需要编译包含SQL的例程和类，以记录所有模块级别的统计信息。对于xDBC和动态SQL，必须清除缓存查询以强制重新生成代码。...超时选项：如果收集选项为2或3，可以按已用时间(小时或分钟)或按完成日期和时间指定超时。可以用分钟或小时和分钟指定运行时间；该工具将指定的分钟值转换为小时和分钟(100分钟=1小时40分钟)。
5.指定数据快照或备份 如果想要对一个表进行快照，即复制一份当前表的数据到一个新表，可以结合CREATE TABLE和SELECT： -- 对class_id=1（一班）的记录进行快照，并存储为新表students_of_class1...需求回顾：时间就'2020-01-14 00:00:00' - '2020-01-15 00:00:00' 为准，统计当天以每10分钟为间隔的分组数据。...@最终版SQL原理 如上所述，是每隔10分钟为一个时间段，当时只能想到了以每分钟为时间段分组的SQL，如下。...想到了个好主意，每10分钟的特征在于“yyyy-MM-dd HH:m”这里，如果我将“10分钟”级为单位的字符串切分出来，不管“1分钟”级的。不就能分组匹配了么，哎呀我tm真是有点佩服我自己。 ?...因此，按每分钟分组的SQL和上面按10分钟分组的SQL不同之处就在这里： group by concat( date_format( p.createTime, '%Y-%m-%d %H:' ) ,
纽约 10 亿多次出租车出行持续时间的直方图 从上面的图中我们可以看到 95% 的出租车使用都不到 30 分钟就能到达目的地，尽管有些旅程可以花费 4 到 5 个小时。...出租车平均速度的分布 根据上图，我们可以推断出出租车平均速度在 1 到 60 英里每小时的范围内，因此我们可以更新过滤后的 DataFrame： ? 让我们把注意力转移到出租车旅行的成本上。...对于一个超过 10 亿个样本的 Vaex 数据帧，在笔记本电脑上使用四核处理器进行 8 个聚合的分组操作只需不到 2 分钟 在上面的单元块中，我们执行一个分组操作，然后是 8 个聚合，其中 2 个在虚拟列上...现在，我们可以按每年的数据分组，看看纽约人在出租车租赁支付方面的习惯是如何改变的： ? ? 每年付款方式 我们看到，随着时间的推移，信用卡支付慢慢变得比现金支付更频繁。我们真的生活在一个数字时代！...注意，在上面的代码块中，一旦我们聚合了数据，小的 Vaex 数据帧可以很容易地转换为 Pandas 数据帧，我们可以方便地将其传递给 Seaborn。不是想在这里重新发明轮子。
统计组进入限流状态后在指定时间内（默认20分钟）自动抛弃相应消息，当限流时间达到时间阈值后统计组自动恢复到正常状态。...：点击量：1、每5分钟_点击量2、每5分钟_各ICON_点击量3、每小时_点击量4、每小时_各ICON_点击量5、每天_总点击量6、每天_各Tab_总点击量7、每天_各ICON_总点击量点击UV:1、每...5分钟_点击UV2、每小时_点击UV3、每小时_各ICON_点击UV4、每天_总点击UV5、每天_各ICON_总点击UV定义元数据结构：字段字段类型描述user_idstring用户标识tab_idstringTab...1、 支付成功订单数据统计统计需求梳理订单量：1、每10分钟_订单量2、每10分钟_各商户_订单量3、每10分钟_各省份_订单量4、每10分钟_各城市_订单量5、每小时_订单量6、每天_订单量7、每天_...、每10分钟_各省份_成交金额4、每10分钟_各城市_成交金额5、每小时_成交金额6、每小时_各商户_成交金额7、每天_成交金额8、每天_各商户_成交金额9、每天_各省份_成交金额10、每天_各城市_成交金额
◆ ◆ ◆ 我们开始吧 从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始： ? # 1–布尔索引 如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值，你会怎么做？...我们可以根据“性别”，“婚姻状况”和“自由职业”分组后的平均金额来替换。 “贷款数额”的各组均值可以以如下方式确定： ? ? # 5–多索引 如果你注意到#3的输出，它有一个奇怪的特性。...每一个索引都是由3个值组合构成的。这就是所谓的多索引。它有助于快速执行运算。 从# 3的例子继续开始，我们有每个组的均值，但还没有被填补。 这可以使用到目前为止学习到的各种技巧来解决。...多索引需要在loc中声明的定义分组的索引元组。这个元组会在函数中用到。 2. .values[0]后缀是必需的，因为默认情况下元素返回的索引与原数据框的索引不匹配。在这种情况下，直接赋值会出错。...# 7–合并数据帧 当我们需要对不同来源的信息进行合并时，合并数据帧变得很重要。假设对于不同物业类型，有不同的房屋均价（INR/平方米）。让我们定义这样一个数据帧： ? ?
Apache Beam基本架构 随着分布式数据处理不断发展，业界涌现出越来越多的分布式数据处理框架，从最早的Hadoop MapReduce，到Apache Spark、Apache Storm、以及更近的...这两个时间通常是不同的，例如，对于一个处理微博数据的流计算任务，一条2016-06-01-12:00:00发表的微博经过网络传输等延迟可能在2016-06-01-12:01:30才进入到流处理系统中。...每小时团队分数：批处理任务，基于有限数据集统计每小时，每个团队的分数。 排行榜：流处理任务，2个统计项，每小时每个团队的分数以及用户实时的历史总得分数。... integersPerKey()); 通过MapElements确定Key与Value分别是用户与分数，然后Sum定义按key分组，并累加分数。...对于每小时团队得分的流处理任务，本示例希望的业务逻辑为，基于Event Time的1小时时间窗口，按团队计算分数，在一小时窗口内，每5分钟输出一次当前的团队分数，对于迟到的数据，每10分钟输出一次当前的团队分数
(平均每小时相邻两个FPS点下降大于8帧的次数) Jank(1s内卡顿次数。...低于24帧画面，人眼就能感知到画面不连续性，电影一般都是24帧。即电影帧耗时1000ms/24=41.67ms，两帧电影帧耗时也就是41.67ms*2，三帧电影帧耗时是41.67ms*3。 ...(平均每小时相邻两个FPS点下降大于8帧的次数) Jank(1s内卡顿次数。...解释说明如iOS平台说明) 1) BigJank:1s内严重卡顿次数 2) Jank(/10分钟):平均每10分钟卡顿次数 3) BigJank(/10分钟):平均每10分钟严重卡顿次数...FTime(上下帧画面显示时间间隔，即认为帧耗时) 1) Avg(FTime):平均帧耗时 2) Delta(FTime):增量耗时(平均每小时两帧之间时间差>100ms的次数) CPU
更多 看一下第 7 步中的数据帧输出。您是否注意到月份是按字母顺序而不是按时间顺序排列的？ 不幸的是，至少在这种情况下，Pandas 按字母顺序为我们排序了几个月。...第 3 步和第 4 步将每个级别拆栈，这将导致数据帧具有单级索引。 现在，按性别比较每个种族的薪水要容易得多。 更多 如果有多个分组和聚合列，则直接结果将是数据帧而不是序列。...默认情况下，名称会插入到最高级别（级别 0）。 我们使用-1表示最底层。 毕竟，我们还有一些多余的数据帧名称和索引需要丢弃。...在这里，我们使用join方法来组合stock_2016和stock_2017数据帧。 默认情况下，数据帧按其索引对齐。...可以在步骤 4 中使用这些期间，而不用pd.Grouper按日期分组。 具有日期时间索引的数据帧具有to_period方法，可以将时间戳转换为期间。 它接受偏移别名来确定时间段的确切长度。
软件性能数据采集 我们先来了解下通过该工具能采集到哪些性能数据： PerfDog支持移动平台所有应用程序（游戏、APP应用、浏览器、小程序等）及Android模拟器，桌面应用程序PerfDog支持在Windows...(平均每小时相邻两个FPS点下降大于8帧的次数) Jank(1s内卡顿次数。...低于24帧画面，人眼就能感知到画面不连续性，电影一般都是24帧。即电影帧耗时1000ms/24=41.67ms，两帧电影帧耗时也就是41.67ms*2，三帧电影帧耗时是41.67ms*3。...(平均每小时相邻两个FPS点下降大于8帧的次数) Jank(1s内卡顿次数。...(上下帧画面显示时间间隔，即认为帧耗时) 1) Avg(FTime):平均帧耗时 2) Delta(FTime):增量耗时(平均每小时两帧之间时间差>100ms的次数) CPU Usage(Total整机
实战过程 根据优化方案，需要实现的内容包括： 按小时创建索引，写入数据 每小时执行一次reindex, 把按小时建的索引reindex到按天建的索引中 定期删除按小时建的索引 其中，第一步需要在client...中不存在，则插入该doc,否则更新该doc 配置定期reindex函数的触发方式为每小时的第1分钟执行: [ea89c01aa7e97a671a773eac7ba0fe2c.png] 2....定期删除按小时建的索引 根据需要，可以选择在每天凌晨0点到5点这个时间段，业务请求量不大时，删除前一天按小时建的索引，避免过多的重复数据，以及避免分片数量膨胀。...，在利用缓存的情况下，聚合查询响应在ms级 相比按天建索引，采用按小时建索引的优化方案，增加了部分冗余的数据，分片的数量也有增加；因为每小时的数据量相比每天要小的多，所以按小时建的索引分片数量可以设置的低一些...，防止出现分片数量过多而大量占用内存的情况 如果数据量比较大，reindex会比较慢，可以通过snapshot api把按小时建的索引数据导入到按天建的索引中，数据导入的速度会比较快，可以参考文档 https
df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组 有时我们需要将数据分组来更好地观察数据间的差异。Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。...下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。...'])['Ca'].mean() df.groupby(by=['Contour'])['Ca'].count() df.groupby(by=['Contour'])['Ca'].sum() 也可以按多列进行数据分组...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
where:过滤表中数据的条件 group by:如何将上面过滤出的数据分组 having:对上面已经分组的数据进行过滤的条件 select:查看结果集中的哪个列，或列的计算结果...例子： 完成一个复杂的查询语句，需求如下： 按由高到低的顺序显示个人平均分在70分以上的学生姓名和平均分，为了尽可能地提高平均分，在计算平均分前不包括分数在60分以下的成绩，并且也不计算贱人（jr）...=’jr’ 3．显示个人平均分 相同名字的学生（同一个学生）考了多门科目 因此按姓名分组 确定第3步 group by s_name 4．显示个人平均分在70分以上 因此确定第4步 having avg...(s_score)>=70 5．按由高到低的顺序 因此确定第5步 order by avg(s_score) desc 五、索引 1.索引是单独的数据库对象，索引也需要被维护。...创建索引语法：create index 索引名 on 表明 （列名） 删除索引语法：drop index 索引名
仔细阅读官方说明文档, 这些都有讲解到, 我自己还是简单的做了一个总结 FPS FPS(Frames per second) 1秒内游戏画面或者应用界面真实平均刷新次数，俗称帧率/FPS。...名称说明Avg(FPS)平均帧率(一段时间内平均FPS)Var(FPS)帧率方差(一段时间内FPS方差)Drop(FPS)降帧次数(平均每小时相邻两个FPS点下降大于8帧的次数) 在平时玩游戏的时候,...Jank(/10min)平均每10分钟卡顿次数BigJank(/10min)平均每10分钟严重卡顿次数PerfDog Stutter测试过程中,卡顿时长的占比。...Stutter(卡顿率)=卡顿市场/总时长 FTime 名称说明FTime上下帧画面显示时间间隔，即认为帧耗时Avg(FTime)平均帧耗时Delta(FTime)增量耗时(平均每小时两帧之间时间差>100ms...看起来这么高大上的样子, 哈哈 5.1 点击+按钮,选择需要收集性能参数，默认已经选中了一些常用的 手机小窗测试数据展示, 需给perfDog 小窗展示权限 5.2 记录保存 5.3 云端数据看板
Pandas 时间序列：按时间索引 Pandas 时间序列工具真正有用的地方，是按时间戳索引数据。...这些数据来自于 2012 年底安装的自动化自行车计数器，在桥的东西侧人行道上设有感应式传感器。每小时自行车计数可以从 http://data.seattle.gov/ 下载；这是数据集的直接链接。...截至 2016 年夏季，CSV 可以按如下方式下载： # !...我们可以通过将数据重采样到更粗糙的网格，来获得更多见解。...考虑到这一点，让我们执行复合的GroupBy，看一下工作日和周末的每小时趋势。
步骤2：USB连接手机，自动检测添加手机到应用列表中。 iOS：则即插即用，用户无需做任何操作。...(平均每小时相邻两个FPS点下降大于8帧的次数) l Jank(1s内卡顿次数。...3) BigJank(/10min):平均每10分钟严重卡顿次数 l FTime(上下帧画面显示时间间隔，即认为帧耗时，iOS9.1以下系统暂时不支持) 1) Avg(FTime):平均帧耗时 2...(平均每小时相邻两个FPS点下降大于8帧的次数) 备注：高阶FPS功能-Android窗口与FPS 请参考https://bbs.perfdog.qq.com/?...3) BigJank(/10分钟):平均每10分钟严重卡顿次数 l FTime(上下帧画面显示时间间隔，即认为帧耗时) 1) Avg(FTime):平均帧耗时 2) Delta(FTime):增量耗时
课程内容 本次课程一共 16 节，每节 90 分钟： 2 节讲用于数组计算的 NumPy 2 节讲用于数据分析的 Pandas 2 节讲用于科学计算的 SciPy ?...Pandas WHY 下图左边的「二维 NumPy 数组」 仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道)，而右边的「数据帧 DataFrame」一看就知道这是平安银行和茅台从 2018-1-3 到...DataFrame 数据帧可以看成是 数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引，它们 可基于位置 (at, loc)，可基于标签 (iat...) 数据存载 (存为了下次载，载的是上回存) 数据获取 (基于位置、基于标签、层级获取) 数据结合 (按键合并、按轴结合) 数据重塑 (行列互转、长宽互转) 数据分析 (split-apply-combine...这波操作称被 Hadley Wickham 称之为拆分-应用-结合，具体而言，该过程有三步： 在 split 步骤：将数据帧按照指定的“键”分组 在 apply 步骤：在各组上平行执行四类操作： 整合型
吞吐量 ：以每秒/每分钟/每小时的请求数衡量。以使显示的速率至少为1.0。代表完成的请求数/秒/分钟/小时，通常可以反应服务器的事务处理能力。...吞吐量 ：以每秒/每分钟/每小时的请求数衡量。以使显示的速率至少为1.0。代表完成的请求数/秒/分钟/小时，通常可以反应服务器的事务处理能力。...Ø 显示号码分组？：是否在Y轴标签中显示号码分组。 Ø 列标签值？：是否显示列标签。 Ø 列标签：按结果标签过滤。可以使用正则表达式，例如：登录。...将根据此值对样本进行分组。在显示图形之前，单击【应用区间】按钮刷新内部的数据。 Ø 取样器标签选择：按结果标签筛选。可以使用正则表达式，例如：Transaction.。...Ø 显示号码分组：是否显示Y轴标签中的数字分组。 图例定义图表图例的位置和字体设置。 5 图形结果 图形结果生成一个简单的图形，用于绘制所有采样时间。
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