正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...，因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换，另外使用索引时还需注意字段类型的问题，如果字段类型不一致，同样需要进行索引列的计算，导致索引失效，例如 explain select...，第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引列的值过长，可以仅对前面N个字符建立索引，从而提高索引效率，但会降低索引的选择性。...前缀字符个数 区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 多列索引 MySQL支持“索引合并...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中，说明有必要建立多列联合索引，如果是OR操作，会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。...) # 将日期列设置为索引 df.set_index('date', inplace=True) # 使用resample()方法进行重新采样 # 将每日数据转换为每月数据并计算每月的总和...()方法对'index'列执行每周重采样，计算每周'C_0'列的和。...ddof=1) } ).head() 使用agg方法将每日时间序列数据重新采样到每周频率。...总结 时间序列的重采样是将时间序列数据从一个时间频率（例如每日）转换为另一个时间频率（例如每月或每年），并且通常伴随着对数据进行聚合操作。
对于每日一次的时间序列，将拟合每日季节性。可以使用add_seasonality方法添加其他季节性（每月，每季度，每小时）。 此函数的输入是名称，季节性的周期，以及季节性的傅里叶级数。...五、季节性其他因素 在某些情况下，季节性可能取决于其他因素，例如每周季节性模式，在夏季是不同于一年中其余时间，或者每日季节性模式，在周末是不同于工作日。这些类型的季节性可以使用条件季节性来建模。...off_season'] = ~df['ds'].apply(is_nfl_season) 然后我们禁用内置的每周季节性，并将其替换为将这些列指定为条件的两个每周季节性。...这意味着季节性仅适用于condition_name列为True的日期。还必须将这个列添加到我们正在进行预测的future dataframe中。...=3, prior_scale=0.1) 七、额外回归量 可以使用add_regressor方法或函数将额外回归量添加到模型的线性部分。
，Prophet将默认拟合每周和每年的季节性。...对于每日一次的时间序列，将拟合每日季节性。可以使用add_seasonality方法添加其他季节性（每月，每季度，每小时）。 此函数的输入是名称，季节性的周期，以及季节性的傅里叶级数。...off_season'] = ~df['ds'].apply(is_nfl_season) 然后我们禁用内置的每周季节性，并将其替换为将这些列指定为条件的两个每周季节性。...这意味着季节性仅适用于condition_name列为True的日期。还必须将这个列添加到我们正在进行预测的future dataframe中。...=3, prior_scale=0.1) 七、额外回归量 可以使用add_regressor方法或函数将额外回归量添加到模型的线性部分。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 在本教程中，我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图，这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。...名为烛形图的OHLC图表是一种将开盘价，最高价，最低价和收盘价数据全部集中在一个很好的格式中的图表。 另外，它有漂亮的颜色和前面提到的美丽的图表？...因此，我们将创建自己的OHLC数据，这也将使能够显示来自Pandas的另一个数据转换： df_ohlc = df['Adj Close'].resample('10D').ohlc() 我们在这里所做的是创建一个基于...有时，您可能会在每个月的一个月初记录一次数据，每个月末记录的其他数据，以可能终每周记录一些数据。您可以将该数据框重新采样到月末，每个月，并有效地将所有数据归一化！...由于仅仅只要在Matplotlib中绘制列，所以实际上不希望日期成为索引，可以这样做： df_ohlc = df_ohlc.reset_index() 现在的日期只是一个普通的列。
然后，在R 中，我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据帧df中： df = datasets["Daily Orders"] 为了快速了解您的数据框包含多少个观测值，可以运行以下语句： df.shape...df.dtypes 确认数据框中的列是正确的数据类型，就可以ds在数据框中创建一个新列，是该列的完全相同的副本： df['ds'] = df['date'] df['y'] = df['value'...] 然后，您可以重新调整该date列的用途，以用作数据框的索引： df.set_index('date') 现在您已经准备好要与Prophet一起使用的数据，在将数据输入到Prophet中之前，将其作图并检查数据...对于我们的示例，我们将让该boxcox方法确定用于变换的最佳λ，并将该值返回给名为lam的变量： # 将Box-Cox转换应用于值列并分配给新列y df['y'], lam = boxcox(df[...预测和成分可视化显示，Prophet能够准确地建模数据中的潜在趋势，同时还可以精确地建模每周和每年的季节性（例如，周末和节假日的订单量较低）。
printf("%d\t", result[i][j]); } printf("\n"); } return 1; } 最近发东西比较频繁，因为我的图床写好了
(df['date']) df.sample(5)一些最常用的时间序列数据分组方法是:1. resamplepandas中的resample 方法用于对时间序列数据进行重采样，可以将数据的频率更改为不同的间隔...例如将每日数据重新采样为每月数据。Pandas中的resample方法可用于基于时间间隔对数据进行分组。...我们首先将' date '列转换为日期类型，然后将其设置为DataFrame的索引。...然后使用重采样方法按月分组数据，并计算每个月的“sales”列的平均值。结果是一个新的DF，每个月有一行，还包含该月“sales”列的平均值。2. ...在Pandas中，使用dt访问器从DataFrame中的date和time对象中提取属性，然后使用groupby方法将数据分组为间隔。
我们有一个unique_id列来标记不同的时间序列，但在本例中，我们只有一个序列。...放大数据，我们还发现了明显的每周季节性。 从上图中，可以看到周末访问的访客比平时少。 考虑到所有这些，让我们看看如何使用TimeGPT进行预测。 首先，将数据集分成训练集和测试集。...一旦循环完成就可以将预测结果添加到测试集中。TimeGPT一次生成7个预测，直到获得168个预测，因此我们可以评估它预测下周每日浏览量的能力。...另外我们做的一个动作是将预测四舍五入为整数，因为小数在每日访问量上下文中是没有意义的。...从上表中可以看到TimeGPT在每月和每周频率上表现最好，N-HiTS和TFT通常排名第二或第三。因为我们不知道使用了什么数据，所以我们无法验证这些指标。
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。 数据准备与探索 Prophet最拟合每日数据以及至少一年的历史数据。...然后，在R 中，我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据帧df中： df <- datasets[["Daily Orders"]] 为了快速了解您的数据框包含多少个观测值，可以运行以下语句：...# dim(df) Prophet输入DataFrame中有两列：分别包含日期和数值。...forecast <- predict(m, future) 此时，Prophet将创建一个预测变量的新数据框，其中包含名为的列下的未来日期的预测值yhat。...预测和组件可视化显示，Prophet能够准确地建模数据中的潜在趋势，同时还可以精确地建模每周和每年的季节性（例如，周末和节假日的订单量较低）。
每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。...作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。
批量生成-生成长序列的小批量堆叠 解耦归一化-将归一化因子添加到生成器以限制特征范围 DoppelGANger将属性的生成与时间序列解耦，同时在每个时间步将属性馈送到时间序列生成器。...在生成的数据中，这两个属性通常会将要素缩放回现实范围。这分三个步骤完成： 使用多层感知器（MLP）生成器生成属性。 将生成的属性作为输入，使用另一个MLP生成两个“伪”（最大/最小）属性。...这是一个包含2012年至2018年每小时流量数据的数据集。正如我们在下图中看到的那样，该数据随着时间的推移相对一致，具有某些每日和每周的模式以及较大的每小时变化性。...图14：2012年10月的每小时流量模式。每次下降都代表一天。周末在低流量模式中可见。 为了生成高质量的合成数据，网络必须预测正确的每日，每周，每月甚至每年的模式，因此长期相关性很重要。 ? ?...我们可以看到，综合数据很好地捕获了每日和每周的模式。
对于单变量时间序列，可以使用带有时间索引的 Pandas 序列。而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。...使数据集成为宽格式 宽格式数据结构是指各组多元时间序列数据按照相同的时间索引横向附加，接着我们将按商店和时间来透视每周的商店销售额。...Darts的核心数据类是其名为TimeSeries的类。它以数组形式（时间、维度、样本）存储数值。 时间：时间索引，如上例中的 143 周。 维度：多元序列的 "列"。 样本：列和时间的值。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...然后，枚举数据集中的键，并使用for循环进行输出。 在沃尔玛商店的销售数据中，包含了时间戳、每周销售额和商店 ID 这三个关键信息。因此，我们需要在输出数据表中创建三列：时间戳、目标值和索引。
以下内容演示了在连接过程中两个DataFrame对象的对齐方式，其中有共同的列（a和c）和不同的列（df1中的b和df2中的d） ： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...df2和列b也会发生相同的情况。 可以使用keys参数为结果中的每组数据赋予其自己的名称。...以下内容演示了沿着列轴与两个DataFrame对象（具有多个共同的行索引标签）（2和3）以及不相交的行（df1和df3中的4）。...具体而言，在本章中，我们将介绍： 数据分析的拆分，应用和合并模式概述 按单个列的值分组 访问 Pandas 分组的结果 使用多列中的值进行分组 使用索引级别分组 将聚合函数应用于分组数据 数据转换概述...以下函数将获取两个指定日期之间特定股票的所有 Google 财经数据，并将该股票的代码添加到列中（稍后需要进行数据透视）。
不仅因为百度搜索推送需要到Sitemap，而大部分搜索引擎都认可sitemap的标准，能够在一定程度上提升搜索引擎发现你的网站的新内容。...当然类似的插件非常多，不过我们的百度搜索推送插件能够识别大部分插件生成的Sitemap地址，如果你要安装其他的sitemap插件也是可以的。...第三个选项是将 sitemap 地址添加到虚拟 robots.txt 文件中。 这搜索引擎通知上，插件明显是没有了做到符合中国国情的，比较这个插件是老外开发的插件。...设置排除的项目 在下一个“排除的项目”中，您可以从站点地图中排除选中的类别。 ? 如果你的博客有一些分类或者日志不希望被搜索引擎发现收录的，请勾选或者添加id来排除它。...首页是整个网站更新最频繁的。 每月：日志。注意如果你的博客的日志会频繁更新内容，建议可以根据自身情况改为每日或者每周。 从不：独立页面。
在这篇文章中，我将介绍Pandas的所有重要功能，并清晰简洁地解释它们的用法。...# 用于获取带有标签列的series df[column] # 选择多列 df[['column_name1', 'column_name2']] # 通过标签选择单行 df.loc[label]...将列转换为不同的数据类型 df['column_name'] = df['column_name'].astype('new_type') # 将列转换为日期时间 df['date_column']...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column...# 将df中的行添加到df2的末尾 df.append(df2) # 将df中的列添加到df2的末尾 pd.concat([df, df2]) # 对列A执行外连接 outer_join = pd.merge
清理频率：每日、每周或按需清理。保留时间：日志文件的保留时长（如 7 天、30 天）。磁盘空间评估：当前磁盘使用情况及预计释放的空间。...\; # 压缩旧日志find $SYSTEM_LOG_DIR -type f -name "*.log" -mtime +7 -exec gzip {} \; echo "日志清理完成"（2）定时任务将脚本添加到定时任务中...# 示例：添加到 crontabcrontab -e # 每周日凌晨 2 点执行清理脚本0 2 * * 0 /path/to/log_cleanup_script.sh 4....# 示例：查看磁盘使用情况df -h（2）监控日志文件大小使用 du 命令监控日志目录的大小。...# 示例：在测试环境中清理日志 find /var/log -type f -name "*.log" -mtime +30 -exec rm {} \;（3）记录测试结果将测试结果记录到日志中，便于后续分析
其实 Pandas 中有非常好的时间序列处理方法，但是因为使用并不特别多，很多基础教程也会略过这一部分。在本篇内容中，ShowMeAI对 Pandas 中处理时间的核心函数方法进行讲解。...)图片注意，我们要方便地对时间序列进行处理，一个很重要的先序工作是将日期作为索引，我们前面已经完成这个工作了。...# Resample by month end datedf.resample(rule= 'M').mean()按月取平均值后，将索引设置为每月结束日期，结果如下。...图片我们也可以按每周销售额绘制汇总数据。...：将数据从每日频率转换为其他时间频率。
明确清理需求在优化之前，需要明确以下需求：清理目标：例如临时文件、日志文件、缓存数据、未使用的软件包等。清理频率：每日、每周或按需清理。清理范围：涉及的目录和文件类型。...apt autoremove -y echo "系统清理完成"（2）定时任务将脚本添加到定时任务中，定期执行清理。...# 示例：添加到 crontab crontab -e # 每周日凌晨 2 点执行清理脚本0 2 * * 0 /path/to/cleanup_script.sh 4....监控清理效果通过监控工具观察清理后的资源占用情况，确保清理效果。（1）监控磁盘空间使用 df 命令监控磁盘空间。...# 示例：在测试环境中清理find /tmp -type f -mtime +7 -exec rm {} \;（3）记录测试结果将测试结果记录到日志中，便于后续分析。#!
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