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Python批量提取指定的站点空气质量数据

对于我们下载的多数数据集,我们可能需要提取其中指定的来使用,比如这个空气质量数据集,全国那么多站点,我只想要我研究的区域的站点数据,然而,当我打开文件夹的时候,失望了,因为这些数据都是一个一个的csv...有一个方法就是excel可以用脚本把这些单独的csv合并为一个csv,但可能伴随的问题就是数据超出excel的存储上限,so,我们换一种做法提取指定站点的数据。...这次实验用到的数据是全国2014-2020年的站点空气质量数据,每小时的分辨率的,截图看看长什么样子: ? ?...targets就是你指定的想提取的站点,想提取谁就指定谁,就输入谁的站点代号就可以啦,整体代码如下: import os import pandas as pd # 定义相关参数 dataPath =.../data' # 数据目录 targets = ['1001A','1002A','1003A','1004A','1005A','1006A','1007A','1008A'] # 目标站点 result

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Oracle 索引质量分析

索引质量的高低对数据库整体性能有着直接的影响。良好高质量的索引使得数据库性能得以数量级别的提升,而低效冗余的索引则使得数据库性能缓慢如牛,即便是使用高档的硬件配置。...那对于已经置于生产环境中的数据库,我们也可以通过查询相关数据字典得到索引的质量的高低,通过这个分析来指导如何改善索引的性能。下面给出了演示以及索引创建的基本指导原则,最后给出了索引质量分析脚本。...1、查看索引质量 --获取指定schema或表上的索引质量信息报告 gx_adm@CABO3> @idx_quality Enter value for input_owner: GX_ADM Enter...value for input_tbname: CLIENT_TRADE_TBL -->如果我们省略具体的表名则会输出整个schema的索引质量报告...           该列是否经常使用“ = ”作为常用查询条件            列上的离散度            组合列经常按何种顺序排序            哪些列会作为附件性列被添加   3、索引质量分析脚本

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使用Python批量提取指定的站点空气质量数据

对于我们下载的多数数据集,我们可能需要提取其中指定的来使用,比如这个空气质量数据集,全国那么多站点,我只想要我研究的区域的站点数据,然而,当我打开文件夹的时候,失望了,因为这些数据都是一个一个的csv文件...有一个方法就是excel可以用脚本把这些单独的csv合并为一个csv,但可能伴随的问题就是数据超出excel的存储上限,so,我们换一种做法提取指定站点的数据。...这次实验用到的数据是全国2014-2020年的站点空气质量数据,每小时的分辨率的,截图看看长什么样子: ? ?...targets就是你指定的想提取的站点,想提取谁就指定谁,就输入谁的站点代号就可以啦,整体代码如下: import os import pandas as pd # 定义相关参数 dataPath =.../data' # 数据目录 targets = ['1001A','1002A','1003A','1004A','1005A','1006A','1007A','1008A'] # 目标站点 result

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【推荐】分析的前提—数据质量

数据质量(Data Quality)是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。...数据质量保证主要包括数据概要分析(Data Profiling)、数据审核(Data Auditing)和数据修正(Data Correcting)三个部分,前一篇文章介绍了Data Profiling...数据质量的基本要素   首先,如何评估数据的质量,或者说怎么样的数据才是符合要求的数据?可以从4个方面去考虑,这4个方面共同构成了数据质量的4个基本要素。...虽然说分析型数据的实时性要求并不是太高,但并不意味了就没有要求,分析师可以接受当天的数据要第二天才能查看,但如果数据要延时两三天才能出来,或者每周的数据分析报告要两周后才能出来,那么分析的结论可能已经失去时效性...,分析师的工作只是徒劳;同时,某些实时分析和决策需要用到小时或者分钟级的数据,这些需求对数据的时效性要求极高。

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使用VMAF对视频质量进行分析

VMAF 的全称是 Video Multi-Method Assessment Fusion,它是由 Netflix 所推出的一款视频质量比较分析工具,即以原视频为标准对受损视频进行画质打分。...其实市面上已有的视频质量分析工具已经有不少了,像 SSIM 和 PSNR 都是非常成熟的评价指标,那么为什么 Netflix 还要重复造轮子呢?...相比于目前广泛被采用的纯数学模型评价方法,VMAF 采用了机器学习的方式对视频质量进行视觉上的评价。...如果是对 1080P 及以下分辨率视频进行质量分析,使用模型 vmaf_v0.6.1.pkl 即可。而对于 4K 视频,则推荐使用模型 vmaf_4k_v0.6.1.pkl。...在 ffmpeg 同级目录下的 VMAF.txt 则记录了逐帧分析的 VMAF 成绩。

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数据分析哪里找数据?

很多数据分析师不知道怎么找数据 下面是一些平台的数据查询网站,分享给大家 名字-用途-网址/入口 灰豚数据平台 ? 灰豚数据-淘宝直播数据分析平台 灰豚数据是一个专业的短视频数据分析平台。...-观众粉丝画像分析、播主排行、商品排行 https://dy.feigua.cn/home/price 星图 分析达人属性 https://star.toutiao.com/ 巨量学堂 营销案例库 https...https://v.taobao.com/ 淘数据 电商热销商品下载,热卖类目查看,属性成交分析!高级价格分析,新上架行业集中度报告,全方位多维度精准的电商类目分析工具,可提取历史数据。...淘宝直播带货分析、达人分析。 品牌数据银行 数据银行(还原消费者AIPL全链路路径还原、360度人群画像) https://databank.tmall.com/welcome?.../pdddetail 头条易 提供传播价值、内容质量、互动效果、粉丝数量4大榜单,KOL涉及26个标签类别,每周每月实时更新榜单 http://www.toutiaoeasy.cn/index/index

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性能分析(6)- 如何迅速分析出系统 CPU 的瓶颈在哪里

性能分析小案例系列,可以通过下面链接查看哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html 前言 在做性能测试时,我们会需要对 Linux 系统的性能指标进行分析...pidstat 的输出进一步观察是否是某个进程导致的问题 找出 CPU 使用率偏高的进程之后就要用进程分析工具来分析进程的行为 比如使用 strace 分析系统调用情况,perf 分析调用链中各级函数的执行情况...栗子二 top 看到平均负载升高 通过 vmstat 查看 R 状态和 B 状态的进程数,是否有数量上的异常 如果不可中断状态的进程数过多,需要做 I/O 的分析,可以通过 dstat 或 sar 工具来分析...I/O 如果是运行状态的进程数过多,可以通过 pidstat 确认处于运行状态的进程,然后用进程分析工具做进一步分析 栗子三 top 看到软中断 CPU 使用率(si)偏高,进程列表能看到软中断进程...CPU 使用率也偏高 可以根据读取 查看软中断类型和变化频率 /proc/softirqs 如果是网络相关软中断导致的问题,可以进一步通过网络分析工具 sar、tcpdump 来分析

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chip_seq质量评估之PCA分析

转录组等多种数据分析中都有应用,本文主要介绍在chip_seq数据分析中的PCA分析。...在转录组中,我们可以通过基因表达谱来对样本进行PCA分析,在chip_seq数据分析中,为了得到类似基因表达谱的数据,研究人员提出了一种思想,将基因组划分为等长的区间,称之为bin,然后计算每个区间内的...得到样本中所有bin的coverage之后,就可以利用该数据进行PCA分析。具体的操作步骤如下,通过deeptools来实现 1....PCA分析 通过plotPCA命令实现,用法示意如下 plotPCA \ -in results.npz \ -o PCA.png 输出结果示意如下 ?...软件默认选择第一和第二主成分来绘制二维的散点图,在该图中通过观测样本点之间的距离,可以对数据质量做出一些基本判断,理论上讲,input和抗体处理的样本之间应该有较大距离,而生物学重复样本之间应该比较接近

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如何高质量的做BUG分析

对于BUG分析,测试人员再熟悉不过了。但如果是面对大量的BUG,要如何有效的分析呢?有什么好的方案和行动项?今天聊聊这个话题。 01 BUG分析简单可以分为两类:宏观BUG分析和微观BUG分析。...宏观BUG分析:在某个迭代或者版本的周期内(或者更长时间),对BUG产生的原因、修复周期、累积趋势进行分析。...总结分析bug和测试过程问题,形成的质量报告不仅能准确评估过去产品质量,还能为未来产品提出改进建议,持续推进产品质量的不断提高和完善。...通过分析现有的bug,找到引起它们的根本原因和流程中的缺陷,并思考如何从各个方面进行优化改进,可以有效地预防bug,降低质量风险,提高产品质量。...效应: 该缺陷或错误导致了产品质量问题,影响了客户满意度和公司品牌形象。 5M1E法给出了更聚焦的分析方向,可以多尝试使用,分析时,原因可能是5M中的一个或者多个,需要根据实际情况来确认。

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