CAT 很大的优势是它是一个实时系统，CAT 大部分系统是分钟级统计，但是从数据生成到服务端处理结束是秒级别，秒级定义是48分钟40秒，基本上看到48分钟38秒数据，整体报表的统计粒度是分钟级；第二个优势...、cat监控类型 Transaction适合记录跨越系统边界的程序访问行为,比如远程调用，数据库调用，也适合执行时间较长的业务逻辑监控，Transaction用来记录一段代码的执行时间和次数。...Metric 用于记录业务指标、指标可能包含对一个指标记录次数、记录平均值、记录总和，业务指标最低统计粒度为1分钟。...在当时场景下，并没有特别合适成熟的系统以支持这样的特性，所以我们开发了一种基于文件的存储以支持CAT的场景，在存储上一直是最难的问题，我们一直在这块持续的改进和优化。...在根据MessageId第四段确定此MessageId索引位置，根据索引文件的48bits读取数据文件的内容，然后将数据文件进行GZIP解压，在根据块内偏移地址读取出真正的消息内容。
在读取 CSV 文件时，可以通过 pandas.read_csv 方法的 parse_dates 参数来指定日期列的格式。...读取 Excel 文件时指定格式：当读取 Excel 文件时，可以使用 pandas.read_excel 方法的 date_parser 参数来指定日期列的格式。...通过这些方法，你可以根据需要读取日期，而不会让 pandas 自动更改日期格式。记住，如果你之后需要进行日期时间运算，可能需要将日期列转换为正确的 datetime 类型。...在将日期数据保存到 Excel 文件时，Pandas 默认会将日期时间保存为完整的日期时间格式，包括小时、分钟和秒。...如果您希望在 Excel 中只显示日期部分而不显示小时、分钟和秒部分，可以在保存数据到 Excel 之前，使用 strftime 函数将日期时间格式化为所需的日期格式。gpt的解答。
Series是一个一维标记数组，可以容纳多种数据类型。DataFrame则是一种二维表状结构，由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。...这种集成促进了数据操作、分析和可视化的工作流程。 由于其直观的语法和广泛的功能，Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据的首选工具。.../ 01 / 使用Pandas导入数据并读取文件 要使用pandas导入数据和读取文件，我们可以使用库提供的read_*函数。...# 导入Pandas import pandas as pd # 使用Pandas读取文件 # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 读取Excel文件...www.example.com/table.html' tables = pd.read_html(url) / 02 / 查看和检查对象 在Pandas中处理数据时，我们可以使用多种方法来查看和检查对象
在某些情况下这是一种有效的方法，但它需要管理和维护集群的大量开销。 又或者，你可以租用一个强大的云实例，该实例具有处理相关数据所需的内存。例如，AWS提供具有TB级RAM的实例。...当使用Vaex打开内存映射文件时，实际上没有进行任何数据读取。Vaex仅读取文件的元数据，例如磁盘上数据的位置，数据结构（行数、列数、列名和类型），文件说明等。...该describe方法很好地体现了Vaex的功能和效率：所有这些统计数据都是在我的MacBook Pro（2018款15英寸，2.6GHz Intel Core i7，32GB RAM）上用不到3分钟的时间计算出来的...你能想象在纽约市被困出租车中超过3个小时吗？无论如何，我们要保持开放的态度，并考虑所有花费时间少于3小时的行程： ? 现在，让我们研究出租车的平均速度，同时选择一个合理的数据范围： ?...从describe方法的输出中，我们可以看到在fare_amount，total_amount和tip_amount列中有一些疯狂的异常值。对于初学者，任何这些列中的任何值都不应为负。
如果用传统的方法： 第一步，筛选 使用Excel的筛选功能，可以对相应的列进行筛选。从而得到这一列的唯一值。 第二步，复制 选中筛选出来的部分复制。...林晓发现，这里有1000个产品，就算自己特别熟练，一个操作只要6秒钟，操作1000次，也要6000秒，100分钟，自己得差不多操作1多小时。 如果是5000个产品，10000个产品，那可怎么办啊？！...读取原数据 筛选不同产品 循环写入新表 思路跟传统方法一样。但是花费的时间呢？ 只需要按下运行，一切都自动跑起来了，完成得又快又好。所有的文件都自动生成，命名都做好了。...； 网络中有大量新闻和图片需要下载，每个页面都要「手动另存为文件」； 需要让计算机在凌晨执行任务，半夜定闹钟把自己叫醒，人工执行，观察执行结果； 这些工作，往往难度不大，但重复、机械，非常耗费时间和精力...…… 再来看实际的应用 ▽ 01 快速爬取大量指定资料，快！ 用python写段爬虫代码，就可根据我们提供的关键需求，自动从各大网站上获取大量的数据或图片，大幅节约手动“搬砖”的时间和人力。
除了使用m表示分钟以外，PromQL的时间范围选择器支持其它时间单位： s - 秒 m - 分钟 h - 小时 d - 天 w - 周 y - 年 时间位移操作 在瞬时向量表达式或者区间向量表达式中，都是以当前时间为基准...PromQL 操作符 PromQL 还支持丰富的操作符，用户可以使用这些操作符对进一步的对事件序列进行二次加工。这些操作符包括：数学运算符，逻辑运算符，布尔运算符等等。...PromQL支持的所有数学运算符如下所示： + (加法) - (减法) * (乘法) / (除法) % (求余) ^ (幂运算) 布尔运算符 布尔运算符支持用户根据时间序列中样本的值，对时间序列进行过滤...，最后除以时间120秒得到node_cpu样本在最近两分钟的平均增长率。...因此阈值通常来说不是固定的，需要定期进行调整才能保证该告警阈值能够发挥去作用。 那么还有没有更好的方法吗？
在zabbix中为了比较方便的设定各种条件，zabbix为我们设计了相应的函数和操作符 。 一、创建触发器 触发器可以是和模板关联的，也可以是和主机关联的。...#num 支持类型：float,int 作用：返回一段时间的平均值 举例： avg(5):最后5秒的平均值 avg(#5）：表示最近5次得到值的平均值 avg(3600,86400）：表示一天前的一个小时的平均值...如果在history中同一秒中有多个值存在，Zabbix不保证值的精确顺序 #num从Zabbix1.6.2起开始支持,timeshift从1.8.2其开始支持,可以查询avg()函数获取它的使用方法...你可以使用前缀“#”来表示它有不同的含义 FUNCTION CALL 描述 sum(600) 600秒内的总和 sum(#5) 最新5个值的和 last函数使用不同的参数将会得到不同的值，#2表示倒数第二新的数据...AVG，count，last，min和max函数还支持额外的参数，以秒为单位的参数time_shift（时间偏移量）。例如avg(1h,1d)，那么将会获取到昨天的1小时内的平均数据。
当一个初学者一开始就陷入针对单个问题的多种解决方法，而每一种方法的实践又浅尝辄止，在面对具体问题时往往会手忙脚乱。...2、 读取 更多时候，我们是把相关文件数据直接读进PANDAS中进行操作，这里介绍两种非常接近的读取方式，一种是CSV格式的文件，一种是EXCEL格式（.xlsx和xls后缀）的文件。...读取csv文件： ? engine是使用的分析引擎，读取csv文件一般指定python避免中文和编码造成的报错。而读取Excel文件，则是一样的味道： ?...非常easy，其实read_csv和read_excel还有一些参数，比如header、sep、names等，大家可以做额外了解。实践中数据源的格式一般都是比较规整的，更多情况是直接读取。...在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式： ?
1、场景描述 在数据统计分析过程中，求累计值（总和）是最常用的统计指标之一，市面上的各种流行数据库均支持的查询方式基本如下： select sum(c) from table_name; 当数据量在小规模时...但是当数据量不断增长到一个量级时，比如说，先定个小目标：一亿条订单求总额，你可以尝试在常规的数据库上执行同样的语句需要多长时间。 在我的电脑上执行这样的查询，大约需要10s。...2.3 神兵numpy 听说有个numpy库，可以向量化（vectorization）执行各种运算，牵到台上看看： 结果： 哎呀48毫秒，真心牛逼啊，足足快了几百倍，比Go、Java都快，不信你可以自己写个...2.3 没完 听说还有个叫numba的，看简写nb也很NB，要不把刚才的那些再跑一遍瞧瞧： 可以看出numba对For Loop的提升明显，对内置sum和numpy向量化影响不大。...，可以进行arr * arr，arr * 0.5，1/arr等运算，这些运算都是对array中的元素做相应的计算，即向量化的操作。
数据变为内存可映射格式后，即使在磁盘上的大小超过100GB，也可以使用Vaex即时打开（只需0.052秒！）： 为什么这么快？当使用Vaex打开内存映射文件时，实际上没有进行任何数据读取。...Vaex仅读取文件的元数据，例如磁盘上数据的位置，数据结构（行数、列数、列名和类型），文件说明等。那么，如果我们要检查数据或与数据交互怎么办？...打开数据集会生成一个标准的DataFrame并对其进行快速检查： 注意，单元执行时间太短了。这是因为显示Vaex DataFrame或列仅需要从磁盘读取前后5行数据。...该describe方法很好地体现了Vaex的功能和效率：所有这些统计数据都是在我的MacBook Pro（2018款15英寸，2.6GHz Intel Core i7，32GB RAM）上用不到3分钟的时间计算出来的...从describe方法的输出中，我们可以看到在fare_amount，total_amount和tip_amount列中有一些疯狂的异常值。对于初学者，任何这些列中的任何值都不应为负。
本文带来的是偷学Python第二十九天：Python中的日期和时间(time模块和calendar模块)详细用法，其他内容将在近期更新完毕，本文目录如下 ?...日期与时间 在Python中对时间和日期的处理方式有很多，其中转换日期是最常见的一个功能。Python中的时间间隔是以秒为单位的浮点小数。 时间戳 Python中基本都是以时间戳来保存当前时间的。...时间戳单位最适于做日期运算。但是1970年之前的日期就无法以此表示了。太遥远的日期也不行，UNIX和Windows只支持到2038年。...时间戳是指格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒起至当下的总秒数。通俗的讲， 时间戳是一份能够表示一份数据在一个特定时间点已经存在的完整的可验证的数据。...(0000-9999) %m 月份(01-12) %d 月内中的某一天(1-31) %H 24小时制小时数（0-23） %I 12小时制小时数（01-12） %M 分钟数（00=59） %S 秒（00-
⑦ count(*)计数的效率问题； 4）聚合函数和group by的使用“最重要”； 1.MySQL中关于函数的说明 "概念"：类似java、python中的方法，将一组逻辑语句封装在方法体中，对外暴露方法名...(天花板函数) 天花板函数，在excel，python中均存在这个函数。你就想象一下你家的天花板，把这个数字丢到天花板上，求的是大于等于这个数字的最小整数。...操作如下： 3）floor(x)：向下取整，返回的最大整数。（地板函数） 地板函数：在excel，python中均存在这个函数。...操作如下： 5.日期时间函数 日期的含义：指的是我们常说的年、月、日。 时间的含义：指的是我们常说的时、分、秒。 在讲述下面函数之前，我们先补充一个知识，不同时间格式符表示什么含义呢？...： 4）获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒； 获取年份：year()； 获取月份：month()； 获取日：day()； 获取小时：hour()； 获取分钟：minute()； 获取秒数：second
Python操作Excel需要三方库的支持，如果要兼容Excel 2007以前的版本，也就是xls格式的Excel文件，可以使用三方库xlrd和xlwt，前者用于读Excel文件，后者用于写Excel文件...三、写Excel文件写入Excel文件可以通过xlwt 模块的Workbook类创建工作簿对象，通过工作簿对象的add_sheet方法可以添加工作表，通过工作表对象的write方法可以向指定单元格中写入数据...我们可以先使用xlrd读取Excel文件夹，然后通过xlutils三方库提供的copy函数将读取到的Excel文件转成Workbook对象进行写操作，在调用write方法时，可以将一个Formula对象写入单元格....xls')四、简单的总结掌握了Python程序操作Excel的方法，可以解决日常办公中很多繁琐的处理Excel电子表格工作，最常见就是将多个数据格式相同的Excel文件合并到一个文件以及从多个Excel...通过以上内容，我们了解到如何使用Python的xlrd和xlwt库来读取和写入Excel文件，以及如何调整单元格样式和执行公式计算。这些技能在自动化数据处理和报告生成中非常有用。
excel数据 读取数据比较简单，直接调用pandas的read_excel函数即可，如果文件有什么特殊格式，比如编码，也可以自定义设置。...，不过想明白后，其实也好算，从excel中我们可以直接将日期天数转成短日期，等式已经有了，只有一个未知数x，我们只需列一个一元一次方程即可解出未知数x。...代码如下，首先将字符串按格式转变成日期类型数据，原数据为06/Jan/2022 12:27（数字日/英文月/数字年 数字小时:数字分钟），按日期格式化符号解释表中对应关系替换即可。...数据对应一张数据库的表 ” 可以写一个字典，来存储数据库表和对应Excel数据名称，然后一个个存储到对应的数据库表中即可（或者提前处理好数据后，再合并）。...）和数据存储文件夹绝对/相对路径（files_path）即可，通过文件绝对/相对路径+Excel文件名即可得到Excel数据表文件的绝对/相对路径，再调用get_excel_data函数即可读取出数据。
浮点数用于表示带有小数部分的数值，包括正数、负数和零。在计算中，浮点数可以进行更精确的数学运算，但也需要注意浮点数运算可能产生的精度问题。定义复数的方式：1....复数在数学和工程领域中有广泛的应用，例如在信号处理和控制系统中。布尔值 在 Python 中，布尔值 True 和 False 分别对应数字 1 和 0。...Python 中进行日期和时间格式转换的基本工具。...时:分:秒的格式使用 divmod 方法将总秒数转换为时:分:秒的格式。divmod 函数返回一个包含商和余数的元组。...然后，divmod(remainder, 60) 用于计算余下的秒数中包含的分钟数和最终的秒数。最后，使用字符串格式化将小时、分钟和秒格式化为两位数，并用冒号分隔。
总第138篇/张俊红 在DataFrame样式表设置的第一节DataFrame表样式设置(一)中我们讲了字体相关的一些设置，这一节我们讲一下，对齐方式、数字显示、条件格式相关的一些设置。...time_24_hours_with_seconds = 'HH:MM:SS' #小时分钟秒 time_12_hours = 'h:MM AM/PM' #12小时分钟 上下午区分 time_12_hours_with_seconds...5.读取本地表 读取本地表就是我们可将本地的Excel文件读取进来，然后对其设置样式，也可以将本地Excel文件的样式读取进来。读取文件用到的方法是read_excel。...，即你在Python里面是看不到长什么样子的。...------ 6.保存到本地 将文件格式设置好了，我们就可以将文件导出到本地进行保存，保存文件用到的方法是
虽然在某些情况下这是一种有效的方法，但是它带来管理和维护集群的巨大开销。想象一下，必须为一个刚好超出RAM范围的数据集设置一个集群，比如在30 – 50gb范围内。对我来说，这似乎太过分了。...使用Vaex打开内存映射文件是即时的（0.052秒！），即使它们超过100GB大。 为什么这么快?当您使用Vaex打开内存映射文件时，实际上没有数据读取。...从上面的图中我们可以看到95%的出租车旅行都不到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。你能想象在纽约被困在出租车里超过3个小时吗？...从describe方法的输出中，我们可以看到fare_amount、total_amount和tip_amount列中有一些异常值。首先，这些列中的任何值都不应为负。...一种解释方法是用车费和行程距离之比的平均值对热图进行颜色编码。让我们考虑这两种方法： ? 纽约市彩色热图编码：平均票价金额（左）和票价金额与行程的平均比率。
Process对象的start方法用来启动进程，而join方法表示等待进程执行结束。运行上面的代码可以明显发现两个下载任务“同时”启动了，而且程序的执行时间将大大缩短，不再是两个任务的时间总和。...如果你打算切换到多任务模型，可以先做1分钟语文，再切换到数学作业，做1分钟，再切换到英语，以此类推，只要切换速度足够快，这种方式就和单核CPU执行多任务是一样的了，以旁观者的角度来看，你就正在同时写5科作业...计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如对视频进行编码解码或者格式转换等等，这种任务全靠CPU的运算能力，虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低...如下所示的界面中，有“下载”和“关于”两个按钮，用休眠的方式模拟点击“下载”按钮会联网下载文件需要耗费10秒的时间，如果不使用“多线程”，我们会发现，当点击“下载”按钮后整个程序的其他部分都被这个耗时间的任务阻塞而无法执行了...（在我目前使用的MacBook上，上面的代码需要大概6秒左右的时间，而下面的代码只需要不到1秒的时间，再强调一次我们只是比较了运算的时间，不考虑列表创建及切片操作花费的时间），使用多进程后由于获得了更多的
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