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Elasticsearch索引、分片、文档、副本

我们往 Elasticsearch 添加数据时需要用到 索引 —— 保存相关数据地方。 索引实际上是指向一个或者多个物理 分片 逻辑命名空间 。...我们文档被存储和索引到分片内,但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。 Elasticsearch 是利用分片将数据分发到集群内各处。...一个分片可以是 主 分片或者 副本 分片。 索引内任意一个文档都归属于一个主分片,所以主分片数目决定着索引能够保存最大数据量。 一个副本分片只是一个主分片拷贝。...副本分片作为硬件故障时保护数据不丢失冗余备份,并为搜索和返回文档等读操作提供服务。 在索引建立时候就已经确定了主分片数,但是副本分片数可以随时修改。...当 Elasticsearch 在索引中搜索时候, 他发送查询到每一个属于索引分片(Lucene 索引),然后像 执行分布式检索 提到那样,合并每个分片结果到一个全局结果集。

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数据分析工具Pandas1.什么是Pandas?2.Pandas数据结构SeriesDataFrame3.Pandas索引操作索引对象IndexSeries索引DataFrame索引高级索引:标签

文章来源:Python数据分析 参考学习资料: http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas名称来自于面板数据(panel data)和Python数据分析...Pandas是一个强大分析结构化数据工具集,基于NumPy构建,提供了 高级数据结构 和 数据操作工具,它是使Python成为强大而高效数据分析环境重要因素之一。...数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要数据结构: Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组 对象...:标签、位置和混合 Pandas高级索引有3种 1. loc 标签索引 DataFrame 不能直接切片,可以通过loc来做切片 loc是基于标签名索引,也就是我们自定义索引名 示例代码...,可将其看作ndarray索引操作 标签切片索引是包含末尾位置 ---- 4.Pandas对齐运算 是数据清洗重要过程,可以按索引对齐进行运算,如果没对齐位置则补NaN,最后也可以填充

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Pandas10大索引

认识Pandas10大索引 索引在我们日常中其实是很常见,就像: 一本书有自己目录和具体章节,当我们想找某个知识点,翻到对应章节即可; 也像图书馆中书籍被分类成文史类、技术类、小说类等,再加上书籍编号...在Pandas中创建合适索引则能够方便我们数据处理工作。...官网学习地址:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见10种索引,以及如何创建它们...pd.Index Index是Pandas常见索引函数,通过它能够构建各种类型索引,其语法为: pandas.Index( data=None, # 一维数组或者类似数组结构数据 dtype...( data=None, # 生成索引数据 dtype=None, # 索引类型,默认是int64 copy=False, # 是否生成副本 name=None) # 使用名称

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Pandas索引排序详解

索引排序-sort_index 针对Pandas索引排序功能介绍,详细内容参考官网: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.sort_index.html...:axis=0表示行,axis=1表示列 level:如果是多层索引排序,表示根据指定索引进行排序,可以是索引号,名称或者多个索引组成列表 ascending:排序规则,默认是升序 inplace...码表大小来排序 参数ignore_index 默认情况是保留原索引。...120 shanghai 20 Ana 2 80 shenzhen 19 Tom 3 150 guangzhou 28 John 参数key 可选项,如果不是空值,则在排序之前现将key函数作用于指定索引上...为了演示方便,先生成一个df副本df1,对df1直接操作: df1 = df.copy() df1 .dataframe tbody tr th:only-of-type {

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pandas多级索引骚操作!

这种方式生成索引和我们上面想要形式不同,因此对行索引不适用,但是我们发现列索引column目前还没指定,此时是默认1,2,3,4,进一步发现这里索引是符合笛卡尔积形式,因此我们用from_product...','土木')] 3、多层级索引操作 对于多层级索引来说,可以按照不同level层级有多种操作,包括了查询、删除、修改、排序、互换、拼接、拆分等。...电子'], level=1) # 修改列二级索引 04 按层级排序索引 sortlevel对索引不同层级按升降序方法排序,level指定层级,ascending指定是否升序。...函数可以按指定顺序进行重新排序,order参数可以是整数level层级或者字符串索引名,用法如下。...比如,对列索引进行此操作,得到了元组形式一二级索引对。

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【PC使用】Win10更改副本文件命名规则方法

Win10复制文件或文件夹时候,如果所在磁盘已经有同名文件,就会提示你需要重命名。通常会在原有的名称上加上“副本”和一个数字自动重命名。...但是在开发时往往会因为空格,中文字符等问题导致BUG,那么如何让同名文件重命名时不是在原有文件名基础上增加“副本”和数字,而是加上我们指定字符呢?...值进行修改就可以得到自己想要规则了。...系统默认命名规则应该应该为:%s - 副本这里%s代表原文件名部分,如果我希望文件副本文件名为‘“原文件名-Copy”,那么就修改CopyNameTemplate值为%s-Copy。...修改副本文件命名规则 关闭注册表随便选一个文件复制下看看效果 ? 修改副本文件命名规则实际效果

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Pandas 高级教程——多级索引

Python Pandas 高级教程:多级索引 Pandas多级索引是一种强大工具,用于处理具有多个维度或层次数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构,提供更灵活数据表示和分析方式。...在本篇博客中,我们将深入介绍 Pandas多级索引,通过实例演示如何应用这一功能。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...多级索引索引与切片 4.1 使用 .loc 进行多级索引切片 # 使用 .loc 进行多级索引切片 result = df.loc[2020] 4.2 使用 xs 方法进行多级索引切片 # 使用...总结 多级索引Pandas 中用于处理层次化数据强大工具,通过多级索引,你可以更灵活地组织和分析数据。在实际应用中,多级索引常用于处理时间序列、多维度数据等场景。...希望这篇博客能够帮助你更好地理解和运用 Pandas多级索引

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Pandas数据切片与索引

01 前言 我们经常让Excel表格数据与PandasDataFrame数据做类比学习,而在实际应用中,我们发现,关于数据选择是很重要一部分。...例如,要选择某几行某几列,或者符合某种条件数据(类似于Excel中筛选功能)。 因此,本篇文章就简单介绍几种Pandas数据选择方法,用最少知识点,解决最重要问题。...02 loc和iloc 在对Pandas数据进行操作时,最常用就是选择部分行和列。 首先为loc,这个根据行和列索引名称来进行选择,例如下面的数据。...行索引就是0到6,列索引就是name、course和score。 ? 其用法为loc[行索引,列索引]。 例如,为选择score列可用下面代码,前面我们选择全部行,后面选择score列。...最后iloc用法和loc一样,只是iloc使用行和列数字索引,也就是说,行索引就是0到6,列索引就是0到2。

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Pandas-层次化索引

层次化索引pandas一项重要功能,它能使你在一个轴上有多个索引级别,也就是说,它能使你以低维度形式处理高维度数据,比如下面的代码: data = pd.Series(np.random.randn...a -0.042377 b -1.313888 c -1.945047 d 0.460786 dtype: float64 层次化索引在数据重塑和基于分组操作中扮演重要角色。...0.751478 c 1 -0.241329 2 -1.945047 d 2 0.460786 3 -0.411931 dtype: float64 DataFrame行列索引都可以使用层次化索引...key2 a 1 0 1 2 2 3 4 5 b 1 6 7 8 2 9 10 11 我们可以使用swaplevel交换两个索引级别...,sort_index中level指定了根据哪个索引级别进行排序,sum等汇总统计函数中level参数指定了根据哪个索引级别进行汇总统计: frame.sort_index(level = 0) frame.sum

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Pandas 重置索引深度总结

今天我们来讨论 Pandas reset_index() 方法,包括为什么我们需要在 Pandas 中重置 DataFrame 索引,以及我们应该如何应用该方法 在本文我们将使用 Kaggle...上数据集样本 Animal Shelter Analytics 来作为我们测试数据 Pandas Reset_Index() 是什么?...如果我们使用 Pandas read_csv() 方法读取 csv 文件而不指定任何索引,则生成 DataFrame 将具有默认基于整数索引,第一行从 0 开始,随后每行增加 1: import...,当然如果有需要,我们可以通过调整方法各种参数来更改此默认行为。...DataFrame 列,而索引被重置为默认基于整数索引 相反,如果我们显式传递 level 值,则此参数会从 DataFrame 索引中删除选定级别,并将它们作为常见 DataFrame 列返回

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Pandas-8. 重建索引

重建索引更改DataFrame行列标签,以实现类似操作: 重新排序现有数据,以匹配一组新标签 在没有标签数据标签位置插入缺失(NA)标识 重建索引与其他对象对齐 重建一个对象索引,轴被重建为和另一个对象相同...对齐操作列名应该匹配,无法对齐列整列置为NAN。...填充时重新加注 reindex()可以添加参数method,指定填充方法: pad/ffill - 向前填充 bfill / backfill - 向后填充 nearest - 从最近索引值填充...1.524848 3 -0.266685 -0.511846 1.524848 4 -0.266685 -0.511846 1.524848 5 -0.266685 -0.511846 1.524848 重建索引填充限制...limit参数在重建索引时提供填充控制,限制指定连续匹配次数: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3

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Pandas-层次化索引

层次化索引pandas一项重要功能,它能使你在一个轴上有多个索引级别,也就是说,它能使你以低维度形式处理高维度数据,比如下面的代码: data = pd.Series(np.random.randn...a -0.042377 b -1.313888 c -1.945047 d 0.460786 dtype: float64 层次化索引在数据重塑和基于分组操作中扮演重要角色。...1.3138883 0.751478 c 1 -0.2413292 -1.945047 d 2 0.4607863 -0.411931 dtype: float64 DataFrame行列索引都可以使用层次化索引...key2 a 1 0 1 2 2 3 4 5 b 1 6 7 8 2 9 10 11 我们可以使用swaplevel交换两个索引级别...,sort_index中level指定了根据哪个索引级别进行排序,sum等汇总统计函数中level参数指定了根据哪个索引级别进行汇总统计: frame.sort_index(level = 0) frame.sum

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数据分析索引总结(下)Pandas索引技巧

使用表内列作为索引: df.head() 将df列设置为索引, 参数 drop 默认丢弃原来索引。...(也就是次级索引)重置为列, 原来次级索引名作为列索引编号为0(也就是列索引顶级索引),这时该列次级列索引为空。...是针对多级索引方法,作用是修改某一层索引索引名(index.name),而不是索引索引值(索引标签) 这里为index和columns传入均是一个字典,键为原来索引名称,值为新索引名称。...无需指定要修改索引级别,会自动寻找索引相应值----当不同层级索引有相同时候,这会造成混乱。...,要想修改特定级别的索引索引值(比如次级索引A,修改为a),需要如何修改?

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