Pandas是Python中常用的数据处理和分析库,它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。
我自学 python 编程并付诸实战,迄今三个月。 pandas可能是我最高频使用的库,基于它的易学、实用,我也非常建议朋友们去尝试它。——尤其当你本身不是程序员,但多少跟表格或数据打点交道时,pandas 比 excel 的 VBA 简单优雅多了。
使用场景:有两张表left和right,一般要求它们的表格结构一致,数据量也一致,使用right的数据去填补left的数据缺漏 如果在同一位置left与right数据不一致,保留left的数据
我们在处理时间相关的数据时有很多库可以用,最常用的还是内置的datetime、time这两个。做数据分析时基本都会导入pandas库,而pandas提供了Timestamp和Timedelta两个也很强大的类,并且在其官方文档[1]上直接写着对标datetime.datetime,所以就打算深入一下pandas内置的Timestamp的用法,在不导入datetime等库的时候实现对时间相关数据的处理。
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作,基本的API都在上述网址,接下来本文核心带你理解部分常用的命令
pandas中去重之后保留的索引仍是原数据的索引,有时候需要按照0,1,2,3,…进行重新排列
对于时间序列数据,传统的做法是在一个序列或DataFrame的索引中表示时间成分,这样就可以对时间元素执行操作。pandas也可以将时间作为数据
MMO游戏后台通常需要由大量服务器来共同承载海量玩家,虽然玩家可能分布在不同的游戏大区,但是他们可能会通过跨服等等方式进行各种交互。游戏中的角色,装备,物品等需要生成一个全局唯一ID标识,便于辨别不同玩家,不同装备,也方便定位外网问题。
在前两篇文章中,我们从多个角度,由浅入深,对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。
时间序列数据有许多定义,它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。
一开始我是比较青睐于用numpy的数组来进行数据处理的,因为比较快。快。。快。。。但接触多了pandas之后还是觉得各有千秋吧,特别是之前要用numpy的循环操作,现在不用了。。。果然我还是孤陋寡闻,所以如果不是初学者,就跳过吧:
pandas是python数据分析的不二选择,堪称瑞士军刀般的存在,几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话,那么就是其不支持分布式,所以对于小数据量完全不压力,但面对大数据时却当真有些乏力。近日,自己便用pandas处理了一些大数据场景,现分享几个心得技巧。
Redis 的并发竞争问题是什么?如何解决这个问题?了解 Redis 事务的 CAS 方案吗?
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储,zookeeper进行管理。 (2) Hbase适合存储半结构化或非结构化数据,对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据。 (3) Hbase为null的记录不会被存储. (4)基于的表包含rowkey,时间戳,和列族。新写入数据时,时间戳更新,同时可以查询到以前的版本. (5) hbase是主从架构。hmaster作为主节点,hregionserver作为从节点。 ———————
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储,zookeeper进行管理。 (2) Hbase适合存储半结构化或非结构化数据,对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据。 (3) Hbase为null的记录不会被存储. (4)基于的表包含rowkey,时间戳,和列族。新写入数据时,时间戳更新,同时可以查询到以前的版本. (5) hbase是主从架构。hmaster作为主节点,hregionserver作为从节点。
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
最近,参加了AutoSeries —时间序列数据的AutoML竞赛,在其中设法获得40个竞争对手(决赛中的15个)的第一名。这篇文章是解决方案的概述。
多客户端同时并发写一个 key,可能本来应该先到的数据后到了,导致数据版本错了;或者是多客户端同时获取一个 key,修改值之后再写回去,只要顺序错了,数据就错了。
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03
这里简单介绍一下多层索引,多层级索引,将指标进行分层,索引具有层级结构,可以使得高维度的数据进行降维。
浅谈数据库主键策略 数据库表的主键很多童鞋都非常熟悉了,主键就是Primary Key,简称PK。 数据库主键的作用是唯一标识一条记录,所以在同一张表中,任意一条记录的主键都是唯一的,不然,数据库系统就无法根据主键直接定位记录。 虽然数据库系统本身对主键没有特别的要求,但是,写程序的时候,要考虑清楚使用什么类型的主键。正确地使用主键是存储数据成功的一半,错误地使用主键会让一个应用逐渐走向崩溃。 主键不可修改 对于数据库来说,主键其实是可以修改的,只要不和其他主键冲突就可以。但是,对于应用来说,如
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储,zookeeper进行管理。
hbase是建立的hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
某条数据投递到某个流处理系统后,该系统对这条数据只处理一次,提供Exactly-Once的保障是一种理想的情况。如果系统不出任何故障,那简直堪称完美。然而现实世界中,系统经常受到各类意外因素的影响而发生故障,比如流量激增、网络抖动、云服务资源分配出现问题等。如果发生了故障,Flink重启作业,读取Checkpoint中的数据,恢复状态,重新执行计算。
现在,数据科学家 Roman Orac 分享了他在工作中相见恨晚的 Pandas 使用技巧。
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 备注:如果有帮助,欢迎点赞收藏评论一键三联哈~~
ProcessFunction 函数是低阶流处理算子,可以访问流应用程序所有(非循环)基本构建块:
基础知识在数据分析中就像是九阳神功,熟练的掌握,加以运用,就可以练就深厚的内力,成为绝顶高手自然不在话下!
近期在处理视频编码的过程中,我遇到了一个错误:“Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: -92233720368547”。这个错误消息可能会让人感到困惑,因此我在这篇文章中将解释这个错误的意义以及如何解决它。
紧接昨天的文章Windows下载安装配置SQL Server、SSMS,使用Python连接读写数据,我们已经安装和配置好了sqlserver,也成功测试了如何利用Python连接、读写数据到数据库。
前言:最近在做kafka、mq、redis、fink、kudu等在中间件性能压测,压测kafka的时候遇到了一个问题,我用jmeter往kafka发消息没有时间戳,同样的数据我用python发送就有时间戳,且jmeter会自动生成错误的变量key,那我是怎么解决的呢,容我细细道来!
2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库;到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了,而早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧城市等产业领域的核心产品,同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务,业界的频频发声,正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据
作为程序员,基本功不好,可能会在工作中经常碰到一些看起来很隐蔽的 bug,乍看没毛病,自己半天还找不到问题所在。
这些构造采用 ODBC 日期、时间或时间戳格式的整数或字符串,并将其转换为相应的 IRIS 日期、时间或时间戳格式。他们执行数据输入以及值和范围检查。
该定义暗含着:所有操作会形成一个确定的执行顺序。在图 9-4 中,我们就根据读到的结果来推测出了一个服务器端所有操作的看起来的执行顺序。
MongoDB的文档类似于JSON,JSON是一种简单的额表示数据的方式,仅包含6种数据类型,分别是:null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
本章介绍了上一个练习的解决方案,然后测试树形映射的性能。我展示了一个实现的问题,并解释了 Java 的TreeMap如何解决它。
Hbase查询单一数据采用的是get方法,写入数据的方法为put方法(可在回答时说些具体的实现思路)
MongoDB的文档类似于JSON,JSON是一种简单的表示数据的方式,仅包含6种数据类型,分别是:null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
前面的文章中,我们讲解了pandas处理时间的功能,本篇文章我们来介绍pandas时间序列的处理。
项目中使用Redis,主要考虑性能和并发。如果仅仅是分布式锁这些,完全可以用中间件ZooKeeper等代替。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
本文主要介绍了HBase在技术社区中的应用和优化,包括通过HBase解决用户画像、活动实时监控、用户实时在线等场景。HBase作为一个高可靠性、高性能、面向列的分布式存储系统,在技术社区中发挥着重要作用。
通常,我们会使用缓存用于缓冲对 DB 的冲击,如果缓存宕机,所有请求将直接打在 DB,造成 DB 宕机——从而导致整个系统宕机。
诸如此类的问题,还能提出很多,因此需要一个靠谱的时钟来保证分布式系统里事件的处理不会出错。
题图来自 Prometheus TSDB (Part 1): The Head Block[1]
8.1 Collaboration and conflict resolution
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