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PostgreSQL 常用SQL语句

这个起源于加州大学伯克利分校的数据库,现已成为一国际开发项目,并且拥有广泛的用户群,尤其是在海外,目前国内使用者也越来越多。...备份所有数据库 pg_dumpall > db.out 恢复所有数据库 # 执行这个命令的时候连接到哪个数据库无关紧要,因为pg_dumpall 创建的脚本将会包含恰当的创建和连接数据库的命令 psql...db.out postgres 备份单个数据库 pg_dump -h localhost -U postgres(用户名) 数据库名(缺省时同用户名) > /data/dum.sql 恢复单个数据库 psql...-U postgres(用户名) 数据库名(缺省时同用户名) | gzip > /data/dum.sql.gz 恢复单个压缩数据库备份 gunzip < /data/dum.sql.gz | psql...staff.sql yjl(表示数据库名称) -U 表示用户 -h 表示主机 -p 表示端口号 -t 表示表名 -f 表示备份后的sql文件的名字 -d 表示要恢复数据库名称 恢复数据单表操作 psql

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对比Excel,Python pandas在数据框架中插入行

标签:python与Excel,pandas Excel中的一常见任务是在工作表中插入行,这可以通过Excel功能区命令或者右键快捷菜单或者快捷键来完成。...在Python中处理数据时,也可以将行插入到等效的数据框架中。 将行添加到数据框架中 pandas没有“插入”功能,我们不能在想象的工作表中右键单击一行,然后选择.insert()。...pandas内置函数不允许我们在特定位置插入行。内置方法只允许我们在数据框架的末尾添加一行(或多行),有两种方法:append和concat。它们的工作原理非常相似,因此这里将只讨论append。...图5:在pandas中插入行的图形化演示 我们可以模仿上述技术,并在Python中执行相同的“插入”操作。回到我们假设的要求:在第三行(即索引2)之后插入一行。

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通过micrometer实时监控线程池的各项指标

代码改造 首先我们要整理一下ThreadPoolExecutor中提供的度量数据和micrometer对应的Tag的映射关系: 线程池名称,Tag:thread.pool.name,这个很重要,用于区分各个线程池的数据...4、提供一个单线程的调度线程池用于定时收集ThreadPoolExecutor实例中上面列出的度量,保存到micrometer内存态的收集器中。...如果暂时不想认真学习一下prometheus的PSQL的话,可以从prometheus后台的/graph面板直接搜索对应的样本表达式拷贝进去grafana配置中就行,当然最好还是去看下prometheus...的文档系统学习一下怎么编写PSQL。...B:thread_pool_largest_size,Legend:-线程池历史峰值线程数。 C:thread_pool_max_size,Legend:-线程池容量。

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数据科学 IPython 笔记本 7.6 Pandas 中的数据操作

7.6 Pandas 中的数据操作 原文:Operating on Data in Pandas 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python...Pandas 包含一些有用的调整,但是:对于一元操作,如取负和三角函数,这些ufunc将保留输出中的索引和列标签,对于二元操作,如加法和乘法,将对象传递给ufunc时,Pandas 将自动对齐索引。...通用函数:索引保留 因为 Pandas 为兼容 NumPy 而设计,所以任何 NumPy ufunc都可以用于 Pandas Series和DataFrame对象。...A.add(B, fill_value=fill) A B C 0 1.0 15.0 13.5 1 13.0 6.0 4.5 2 6.5 13.5 10.5 下表列出了 Python 运算符及其等效的...考虑一个常见的操作,我们计算二维数组与其中一行的差: A = rng.randint(10, size=(3, 4)) A ''' array([[3, 8, 2, 4], [2, 6,

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M1芯片搞数据科学好使吗?5种基准测试给你答案

性能测试——纯 Python 以下是在该基准中执行的任务列表: 创建一个包含 100 至 999 之间的 100000000 随机整数的列表 l; 对列表 l 中的每个项目求平方; 取 l 中每一的平方根...= 4096 A, B = np.random.random((size, size)), np.random.random((size, size)) C, D = np.random.random...性能测试——Pandas Pandas 基准非常类似于 Python。二者执行了相同的操作,但结果被合并为单个数据 frame。...以下是任务列表: 创建一个空的数据 frame; 为它分配含 100 到 999 之间 100,000,000 个随机整数的 column(X); 将 X 中的每一平方; 取 X 中每一的平方根;...图 4:Pandas 速度测试——越低越好 需要注意的是这里没有安装本机 Pandas,但 M1 芯片上的 Pandas 以快了 2 倍的速度完成了该基准测试。

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如何用 Python 和 Pandas 分析犯罪记录开放数据?

对我而言,另一收获,是参加了这次活动的主题报告。 ? 报告人是 Richard ,他给参会的部分人员讲解了开放数据的定义、用途和使用方法。 ?...import pandas as pd 用 Pandas 的 csv 数据格式读取功能,把数据读入,并且存入到 df 变量里面。...这里我们使用的是 Pandas 中的 value_counts 函数。它可以帮助我们自动统计某一列中不同类别出现的次数,而且还自动进行排序。为了显示的方便,我们只要求展示前10内容。...因为目前的日期时间列(incidentdatetime)是个字符串,因此我们可以直接用 parse 函数解析它,并且抽取其中的年份(year)。...Pandas 的 plot 函数,默认状态下,就是绘制折线图。因此我们不需要加入参数。 robbery.groupby('year').size().plot() ?

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