python/pandas时间序列:快速攻击/缓慢衰减；使用衰减进行峰值检测
时间序列是指按照时间顺序排列的数据序列。Python中的pandas库提供了强大的时间序列处理功能，其中包括对时间序列数据的快速攻击和缓慢衰减的处理。
快速攻击是一种常用的时间序列处理技术，它可以用于检测数据中的峰值。在时间序列中，峰值通常代表着数据的极值或异常点。通过快速攻击，我们可以快速识别并定位这些峰值。在pandas中，可以使用rolling函数结合max函数来实现快速攻击，具体步骤如下：
- 使用rolling函数指定一个滑动窗口的大小，该窗口会在时间序列上滑动；
- 在每个窗口上应用max函数，计算窗口内数据的最大值；
- 对比窗口内的每个数据与窗口内最大值的差值，如果该差值大于某个阈值，则认为该数据是一个峰值。
缓慢衰减是另一种常见的时间序列处理技术，它可以用于平滑时间序列数据。通过缓慢衰减，我们可以去除数据中的噪音或不必要的波动，从而更好地观察和分析数据的趋势。在pandas中，可以使用rolling函数结合mean函数来实现缓慢衰减，具体步骤如下：
- 使用rolling函数指定一个滑动窗口的大小，该窗口会在时间序列上滑动；
- 在每个窗口上应用mean函数，计算窗口内数据的平均值；
- 将计算得到的平均值作为该窗口内所有数据的新值。
衰减技术可以应用于峰值检测、异常点检测、数据平滑等多个领域。例如，在金融领域，我们可以利用衰减技术识别金融数据中的突变点或异常波动；在物联网领域，我们可以利用衰减技术处理传感器数据中的噪音。
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库时序数据库（TSDB）。腾讯云TSDB是一种针对时间序列数据的高性能、高可靠性的分布式数据库产品。它具有良好的水平扩展性和稳定性，并提供了丰富的数据查询和分析功能，适用于大规模的时间序列数据存储、查询和分析场景。
腾讯云TSDB产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tsdb
相关·内容
1回答
我对图像处理完全陌生。我对时间过滤及其概念感到困惑。例如，我很想知道，高斯时间滤波和高斯滤波在实时应用于帧序列时有什么区别？
提前感谢
浏览 0提问于2013-11-20得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在寻找一种快速而简单的方法来实时测量我说话的速度。课程粒度方法或近似就足够了。我们的想法是写一个简单的app/widget，至少告诉你在说话的时候要加快速度或放慢速度。测量像音高和音量这样的东西可能也很好。
我假设这可以简单地通过各种语音识别库来完成，但我对它们都不熟悉，快速浏览一下文档并不能给出一个简单的答案，甚至不能很好地了解更深入地了解哪个库。
理想情况下，这个库应该有一个python接口，但是任何可以在linux/osx/android上运行的东西都足够了。iOS是不可行的。库/示例的可用性比性能更重要。
浏览 18提问于2017-12-29得票数 1
在python中，我试图测量功率对时间(信号输出)图的上升时间、功率超调和稳定时间。您知道python函数允许我计算这3个参数吗？
这3个参数的定义如下：
上升时间=功率输出值从10%上升到90%的时间
%超调=((最大功率值)-(最后‘关于’功率值)/(最后‘对’功率值)
稳定时间=信号输出功率在稳定状态值x%以内的时间
功率(幅值)与时间图类似于Matlab逐步信息指南上的第一张图。
我有一个带有power和time值的.csv文件，所以我将这些文件作为一个数据文件加载，并对时间进行绘图。但是从这张图中，我不知道如何计算我需要的三个参数。
import numpy as
浏览 0提问于2019-06-25得票数 4
根据这个参考，函数SlowEquals
private static bool SlowEquals(byte[] a, byte[] b)
{
uint diff = (uint)a.Length ^ (uint)b.Length;
for (int i = 0; i < a.Length && i < b.Length; i++)
diff |= (uint)(a[i] ^ b[i]);
return diff == 0;
}
我得到了作者的观点，使用xor &或者使
浏览 4提问于2015-03-16得票数 0
我有以下代码：
d = {'p': [1, 1], 'm': [1, 1]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df.apply(lambda row: pandas.Series(meth(row.name)), axis=1)
def meth(i):
return [2, 3]
在迭代期间，在'meth‘返回语句中有一个断点，'i’有以下值：
{int64} 0
{int} 0 !!!
{int} 1
因此，我有一个额外的迭代和类型的改变，这是奇怪的。Python3.6；Pandas0.25.0，Pycharm
浏览 1提问于2019-08-14得票数 0
回答已采纳
2回答
我理解为什么散列算法应该是慢的，但是使其慢的方法对哈希的强度很重要吗？我所读到的每一篇文章都说，算法应该是计算缓慢的--在数千次迭代中散列，或者用巨大的字符串将其连接起来，以减缓速度。这似乎会给CPU带来不必要的压力。你就不能用一个好的随机盐散一次密码，然后暂停线程一段时间吗？
浏览 0提问于2014-08-08得票数 19
回答已采纳
我正在编写一个大量使用API的脚本。对于调用- custom调用中的各种错误响应，我有一个大型的自定义错误处理函数，我希望能够适当地进行单元测试。
我使用Export保存了其中的一些错误，但是我实际上无法将对象重新构建到它的原始形式。在某个时候，当我期望得到数据时，我只会得到字符串，并且当我增加Export的-Depth参数时，Powershell编写一个巨大的.xml文件需要花费大量的时间。
例如，我从Invoke-RestMethod获得一个Http响应错误，我检查状态代码并将其用于某些场景中的一些自定义错误处理。这是用$ErrorRecord.Exception.Response.Sta
浏览 0提问于2020-06-24得票数 1
1回答
我需要不断地识别prek频率。我试过FFT和JTransform
但我没有得到正确的频率，它有很多噪音。我不知道如何纠正这一点。我已经在谷歌上搜索过了，不幸的是我没有找到合适的。
所以如果你有任何其他的工作例子来确定峰值频率。
请与我们分享，
谢谢。
浏览 3提问于2014-04-17得票数 1
1回答
我很想知道哈希函数是有意设计为快速的，还是碰巧是这样的。这一点非常有趣，因为一方面，效率并不是设计哈希函数的属性。另一方面，如果它们效率不高，许多应用程序和协议都会受到影响，例如哈希链。
浏览 0提问于2016-11-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我希望使用滚动窗口计算DataFrame的两列之间的Spearman和/或Pearson相关性。
我试过df['corr'] = df['col1'].rolling(P).corr(df['col2'])
(P是窗口的大小)
但我似乎无法定义这个方法。(将method='spearman'作为参数添加会产生错误：
File "main.py", line 29, in __init__
_df['corr'] = g['col1'].rolling(P).corr(g['c
浏览 7提问于2018-01-10得票数 6
回答已采纳
1回答
pandas.Timestamp的文档说明了一个对每个熊猫用户都很熟悉的概念：
时间戳相当于python的日期时间，在大多数情况下都可以与之互换。
但我不明白为什么需要pandas.Timestamps。为什么或者曾经有一个与python的日期时间不同的对象？简单地用Datetime构建pandas.DatetimeIndex不是更干净吗？
浏览 3提问于2018-09-25得票数 7
回答已采纳
1回答
有没有一个python模块可以集成简单的色谱/痕迹分析算法？我正在寻找基线校正，峰值检测和峰值积分功能的简单时间进程(与数据存储在numpy数组)。
我现在花了相当多的时间寻找，似乎没有任何真正让我惊讶的东西。
浏览 3提问于2017-05-09得票数 0
1回答
计算中记分和日期的索引
、、、、
我正在开发一个基于(python)的站点，允许用户生成内容，并对该内容进行投票(类似/不喜欢)。
我们的设计师，相当模糊地说，头版应该是最近的内容和流行内容之间的平衡，可能是假设这些只是创造了一个评分值，加权/不喜欢相对于时间的创造。最终，目标是：(1)坏内容很快被过滤掉；(2)继续受欢迎的内容停留更长时间；(3)新内容有机会保持足够长的时间，以获得足够多的选票，以确定其好坏。
我可以很容易地根据喜欢/不喜欢来计算分数。但是，将时间因素结合起来生成一个可以索引的得分似乎不可行。我基本上需要重新索引所有的内容，每天调整它的分数，这似乎成本令人望而却步，一旦我们有任何相当数量的内容。所以，我对潜在
浏览 1提问于2015-07-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我在Python3.6中使用Windows，到目前为止，在许多其他包中运行都没有问题。
我正在尝试安装和使用熊猫数据中心，但是在我成功安装它之后：
> C:\Python36\Scripts>pip3 install pandas-datareader Collecting
> pandas-datareader Using cached
> pandas_datareader-0.5.0-py2.py3-none-any.whl Requirement already
> satisfied: requests>=2.3.0 in c:\python3
浏览 6提问于2018-01-01得票数 0
回答已采纳
1回答
读过一本书说:反复重复散列，以获得更密集的计算密集的字节序列。如果你重复100次，一次字典攻击可能需要1个月的时间，但需要8年时间。为什么？我不明白。有谁能解释一下吗？
浏览 0提问于2012-02-09得票数 3
我正试图找到使用Python将大型数据帧(250MB+)有效地写入磁盘和从磁盘中写入的最佳方法。我已经尝试过 performance 中的所有方法，但是性能非常令人失望。
这是探索将当前分析/数据管理环境从Stata迁移到Python的更大项目的一部分。当我将测试中的读/写时间与Stata中的读/写时间进行比较时，Python和Pandas通常要花费20倍以上的时间。
我强烈怀疑我是问题所在，而不是Python或Pandas。
有什么建议吗？
浏览 2提问于2013-10-28得票数 5
我在Watson Studio上使用jupyter notebook，安装python库需要很长时间。 例如，执行以下代码行大约需要半个小时： !conda install -c conda-forge geopy --yes
from geopy.geocoders import Nominatim # module to convert an address into latitude and longitude values
# libraries for displaying images
from IPython.display import Image
from IPython
浏览 19提问于2020-06-12得票数 0
回答已采纳
我有个数据：
df = (spark
.range(0, 10 * 1000 * 1000)\
.withColumn('id', (col('id') / 1000).cast('integer'))\
.withColumn('v', rand()))
输出：
+---+-------------------+
| id| v|
+---+-------------------+
| 0|0.05011803459635367|
| 0| 0.6749337782428327|
浏览 5提问于2020-10-05得票数 2
回答已采纳
具体来说，我最近不得不使用一个大型数据集(~3GB)，为了了解加载过程的速度(即运行df = pd.read_csv(file))，我打开了一个任务管理器。
正如我所想的，我看到我的Python进程的内存使用量不断上升。当它达到大约3GB的时候，它就满载了。合乎逻辑。
然后，在完成了一些不涉及Python的其他任务(比如回复电子邮件或在线浏览)之后，我注意到任务管理器中的Python内存使用量很低，就好像我还没有加载任何数据一样。但是我的笔记本的内核还在运行(没有中断)。
奇怪的是，即使在降低了内存使用量之后，我的代码仍然是功能性的:我可以通过运行例如：
df.loc[100000:10100
浏览 2提问于2019-08-15得票数 4
回答已采纳
1回答
在双向迭代器上实现快速排序
、、、、
使用具有O(NlgN)时间和O(lgN)空间的双向迭代器实现快速排序似乎非常简单。那么，std::sort()需要随机访问迭代器的特殊原因是什么？
我读过关于这个话题的文章。但是，它并没有解释一个可能的std::sort()实现的特定部分，它可能实际上需要一个随机访问迭代器来保持其时间和空间复杂性。
具有O(NlgN)时间和O(lgN)空间的可能实现：
template <typename BidirIt, typename Pred>
BidirIt partition(BidirIt first, BidirIt last, Pred pred) {
while (true
浏览 2提问于2016-02-03得票数 4
回答已采纳
我正在用Python构建一个金融应用程序，用于对证券价格进行时间序列分析(以及其他事情)。繁重的工作将在Python语言中完成，主要使用Numpy、SciPy和pandas (pandas有一个用于SQLite和MySQL的接口)。使用web界面来呈现结果。将会有几百GB的数据。
我很好奇，从性能、访问数据(查询)的简易性以及与Python的接口而言，哪种数据库是更好的选择。我已经看过关于Pythonv.python的正反两方面的文章，但我正在寻找更具体到SQLite应用程序的反馈。
浏览 0提问于2013-01-25得票数 0
2回答
有人知道如何像在中那样检验时间序列的水平平稳性吗？只能在Matlab中检验趋势平稳性。
我刚刚发现在Matlab中有一个kpsstest的“趋势”参数。kpsstest是否通过将‘趋势’设置为false来测试级别的平稳性？
浏览 3提问于2011-11-10得票数 1
1回答
我想知道正弦波的自相关图的意义。当时间滞后为0时，自相关值应为1，因为信号的拷贝与自身完全相关。根据这种逻辑，在一个等于信号周期的时间之后，相关性应该再次是最大的，因为移位信号再次是信号本身。然而，当我在python中绘制相关图时，我得到了一个函数，它不断增加，这与我的直觉相反，即相关函数应该是周期性的。有人能解释一下为什么自相关以图形的形式显示这种趋势吗？
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
time = np.arange(0, 10, 0.1);
y = np.sin(time)
result = np.correlate
浏览 0提问于2018-03-08得票数 1
我不知道为什么我的‘开始’前置不能工作。我只是在pd.to_datetime上添加了一些编辑，但没有什么效果。我非常困惑如何解决这个问题。这是我的代码
pred = results.get_prediction(start=pd.to_datetime('2018-06-01'), dynamic=False)
pred_ci = pred.conf_int()
ax = y['2015':].plot(label='observed')
pred.predicted_mean.plot(ax=ax, label=
浏览 154提问于2019-10-27得票数 7
1回答
有没有一个公式可以让python代码使用变量moves和time来计算分数？时间越长得分越低，或者如果移动的次数越多，那么时间应该越短。
我这样做了，但是如果时间越长，分数就会越低：
Score = ((90000000 - (moves/10))*int(seconds/100))/1000000
浏览 0提问于2017-03-28得票数 0
因此，我对C非常陌生，来自Java/C#背景，到目前为止我还不能完全理解它。
我想要做的是编写一个微控制器(在本例中是运行atmega32u4的Adafruit)作为任天堂开关和运行自动命令的USB耦合控制器。
正在使用如下命令的结构数组：
typedef struct {
Buttons_t button;
uint16_t duration; // 1 equals 0.025s on ATmega32u4 => 1s = 40
} command;
static const command loop[] = {
// do stuff
浏览 3提问于2020-05-13得票数 0
回答已采纳
从他们的例子
如何获得合并的结果而不是嵌套的结果？预期结果：
user = User(name="Monty", email="monty@python.org")
blog = Blog(title="Something Completely Different", author=user)
serialized = BlogSerializer(blog)
serialized.data
# {'created_at': 'Sun, 10 Nov 2013 16:10:57 -0000',
# 'em
浏览 0提问于2014-08-04得票数 3
回答已采纳
运行在Ubuntu 16.04，Python 3.6.2上
我以前成功地使用过这个包。事实上，它可以在另一台pc上工作，而不是我需要它工作的那台。
import pandas_access as mdb
df = mdb.read_table("myDatabase", "myTable")
回溯(最近一次调用)：
文件""，第1行，在
文件"/home/nfw/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas_access/init.py"，第118行，在read_table schema
浏览 3提问于2017-09-26得票数 3
在从python2切换到python3之后，我们注意到我们的生产系统中有很多速度变慢了。我们能够分离出下面这条线的大部分减速…从我们用于窗口信号的熊猫dataFrame中选择行。
ix = ts[(ts >= start) & (ts <= stop)].index.tolist()
当我们在Python2.7.12 (pandas 0.17.0)和Python3.5.2 (pandas 0.23.3)中运行相同的代码时，...we会得到不同的速度。Python3需要的时间几乎是原来的两倍。(在我的笔记本电脑上运行Ubuntu16.04虚拟机，Python2=14.9sec
浏览 13提问于2020-07-31得票数 4
回答已采纳
我有一个非常大的文件(包含dbSNP ID)，包含100万个行，每个行包含一个字符串，另一个更大的文件(.vcf)包含6亿行，每个行包含7-8列。
我希望在更大的文件中找到每一行较小文件的第一次出现，使我的程序的蛮力复杂度达到1,000,000 *600,000次。我想要一种更快，更少记忆的方式来做这件事。我对python中的多处理或并行编程很陌生，我不知道如何不用任何一种方法来解决这个问题。
我尝试使用numpy和pandas库对这两个文件的一个较小的子集执行这样的操作：
import numpy as np
import pandas as pd
BigFile = pd.Series(
浏览 0提问于2019-03-12得票数 2
回答已采纳
我的X轴范围是0到4294967296(即2^32)，也就是说，我想在matplotlib的X轴上绘制到4294967296。但我的错误是“记忆错误”。
如何避免内存错误？
File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 3161, in plot
ret = ax.plot(*args, **kwargs)
File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/matplotlib/__init__.py", line 1819
浏览 5提问于2017-03-21得票数 2
1回答
我试图将神经网络中不良学习率的正确定义定义如下：
在神经网络中，不良学习率是指当你把学习率分配得太低或太高时，如果学习率太低，网络需要花费太多的时间来训练，而学习率太高时，网络的变化太快，可能会导致输出。
任何建议都将不胜感激。
浏览 1提问于2018-05-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我用python在pandas中做了这个数据帧：
0
0 2018-06-29
1 2018-10-29
2 2019-02-28
3 2019-06-29
4 2019-10-29
5 2020-02-29
6 2020-06-29
7 2020-10-29
8 2021-02-28
然后我就有了下一个日期：
[datetime.date(2020, 2, 29)]
我想对数据框进行过滤，以获得与我拥有的日期相同的<=日期。我用loc[]尝试了一下，但得到了下一个输出：
Seleccion = df.loc[df[0] < da
浏览 2提问于2018-10-31得票数 0
我正在使用python加载一个csv文件进行处理。
该目录包含许多文件，并不断更新。当我运行脚本时，我希望它只选择目录中最近更新的csv文件进行处理。
我的代码似乎可以做到这一点，但它并不可靠。通常，它接受最后一个csv文件，正如预期的那样，但有时它接受一个较旧的文件，并跳过最近的文件。我认为它可能是排序α-数字，而不是通过创建/更新的时间。
有人能建议修改代码，使其工作更可靠吗？
当前代码：
# Import python modules
import pandas as pd
import os
#Identify last csv file in directory
last_csv
浏览 9提问于2019-11-15得票数 2
回答已采纳
在IPython中，我在常规数据框架上执行groupby：
grouped
Out[356]: <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x7f0e78578750>
但是它上的filter似乎是获得了Series而不是数据帧：
...: def print_obj(x):
...: print type(x)
...: return True
...:
e=grouped.filter(print_obj)
<class 'pandas.core.s
浏览 3提问于2014-01-02得票数 2
回答已采纳
3回答
请阅读更新，因为我的“实际混乱”在那里。
从Joomla开始，一直很安静！开始支持bcrypt哈希算法，同时支持自Joomla1.5以来事实上的md5 + salt。
现在我的问题是，“作为最终用户，如果我立即开始使用Bcrypt，与当前的算法MD5 + salt相比，我会得到什么好处?对于每天有几百名访问者的普通博客来说，这有什么不同吗？”
更新：-
我还在某个地方读到，由于md5哈希的速度，我的密码可以在几天/几个月@大部分时间内很容易计算出来。
但是，这是否需要我的散列已经与攻击者进行比较？如果他/她一开始没有哈希，那么我使用的散列算法如何影响我的站点安全？最终他不得不强迫我的登录页面？
浏览 3提问于2016-01-15得票数 13
回答已采纳
2回答
我使用Python的从Yahoo获得一些财务数据，这是pandas_datareader的一个内置功能。我希望访问它打印出来的日期，但它似乎不在列中，也不在我所需的json中，但是当我打印出对象时，它是否存在：
from pandas_datareader.data import DataReader
import datetime
start = datetime.datetime(2015, 6, 1)
goog = DataReader('GOOGL', 'yahoo', start)
goog.to_json(None, orient="rec
浏览 3提问于2015-07-20得票数 1
回答已采纳
3回答
我似乎无法在我的Macbook上安装Pandas for Python。我经历了不同的线索试图理解，但一直未能找到解决办法。
我用过pip install pandas
我所犯的错误：
xxx-MacBook-Pro:~ edss$ pip install pandas
Collecting pandas
Using cached pandas-0.22.0-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl
Requirem
浏览 1提问于2018-03-13得票数 2
1回答
我正在计算迭代工具创建的生成器中事物的排列。我在这个表单中有一段代码(这是一个虚拟的例子)：
import itertools
import pandas as pd
combos = itertools.permutations('abcdefghi',2)
results = []
i=0
for combo in combos:
i+=1 #this line is actually other stuff that's expensive
results.append([combo[0]+'-'+combo[1],i])
r
浏览 0提问于2018-11-07得票数 1
我有关于Pandas DataFrame中变量的对数返回的数据。我想将这些返回转化为一个索引时间序列，从100开始(或任意数目)。这种操作非常常见，例如，在创建通货膨胀指数或比较两个不同幅度的系列时：
因此，例如，2000年1月1日的第一个值设置为100,2000年1月2日的下一个值等于100 * exp(return_2000_01_02)，依此类推。例子如下：
我知道我可以在Pandas DataFrame中使用.iteritems()循环遍历行，如下所示：
我还知道，我可以将DataFrame转换为numpy数组，循环遍历该数组中的值，并将numpy数组返回到Pand
浏览 6提问于2016-03-22得票数 5
回答已采纳
2回答
我正在尝试对时间序列进行切片，我可以这样完美地完成：
subseries = series['2015-07-07 01:00:00':'2015-07-07 03:30:00'] .
但是下面的代码不能工作
def GetDatetime():
Y = int(raw_input("Year "))
M = int(raw_input("Month "))
D = int(raw_input("Day "))
d = datetime.datetime(Y, M, D) #cre
浏览 23提问于2017-08-03得票数 1
回答已采纳
1回答
我在db Postgres 12.3中使用了烧瓶1.1.2、sqlachemy 1.3.18和烧瓶-sqlalchemy 2.4.4，但是当我通过查询生成器使用来自db的查询数据时，通过pgadmin或任意其他工具数据库直接执行此查询(从构建器生成)要慢10-20倍，尽管这个查询是相同的db。这里我的代码：
base_model.py
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy()
class Base(db.Model):
__abstract__ = True
def __init__(self, data)
浏览 3提问于2020-11-26得票数 0
这个问题是针对具有Inkscape扩展Python编码经验的人提出的。其他人不需要浪费时间，除非他们真的喜欢挑战！
我编写了一个Python扩展，它计算不同行/polyline对象的线段之间的交点。我想在这些交点(显然是按照正确的节点路径顺序)向两个对象添加新节点，但是我不知道如何处理这个问题。其他扩展脚本中的代码(例如，“修改路径\添加节点.”包括node.set()的使用，但我无法理解这是如何工作的。如果需要的话，这个脚本是可用的，但是我看不出这有什么用，因为它没有问题--它只是产生交坐标。
感谢你的帮助。
浏览 6提问于2013-01-17得票数 10
因此，我正在学习稳健，并希望在阅读了示例文档后，生成一个erc-20标记。让我们称之为令牌T。
我想测量来自同一个erc-20钱包的任意数量的T的两个传输之间的时间，然后在传输函数中使用这个经过的时间，例如收取基于时间的费用。
我的想法是在某个地方(在哪里)使用TimeOfTransfer存储值now。我需要一个地方，在那里，它不能与或欺骗)，然后从下一个now调用在未来的传输，从而得到经过的时间。
此外，这样做的方式，不能在游戏/伪造的同时，让用户支付所有的天然气？
也许是这样的。我应该添加一个if语句来控制每一次传输，如果是第一次，还是有一种方法来存储第一次从该钱包转移令牌T的时间？如果我
浏览 0提问于2019-06-26得票数 0
2回答
我之所以学习长生不老药，只是因为互联网上的很多文章都承诺它的响应时间不到一毫秒。我昨天构建了我的第一个应用程序，我找不到它的性能比rails更快。发生什么事了呢？
让我来解释一下我的应用。它实现了ecto-secure-password包提供的基本认证机制：
defmodule HelloPhoenix.User do
use HelloPhoenix.Web, :model
use SecurePassword
schema "users" do
field :first_name, :string
field :last_name, :stri
浏览 0提问于2016-04-23得票数 1
1回答
我知道dask的主要用途是用于内存中不合适的数据，但我仍然很好奇。
为什么在创建Pandas dataframe和Dask dataframe时时间上的差异？(我读过关于开销的文章，但它是否应该如此重要？)
浏览 1提问于2018-07-03得票数 2
回答已采纳
我有一个包含以下列的数据框 missing_df.columns.tolist() 它返回一个列表： ['order_id',
'customer_id',
'date',
'nearest_warehouse',
'shopping_cart',
'order_price',
'delivery_charges',
'customer_lat',
'customer_lo
浏览 13提问于2020-10-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图用SQL数据库制作一个简单的web预算应用程序，但我一直得到ValueError:参数是不受支持的类型。
from flask import Flask, render_template, request
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def index():
return (render_template('index.html'))
@app.route("/start", methods=['GET', 'POST'])
def start()
浏览 5提问于2022-08-20得票数 -2
我一直在数据帧上使用apply方法来创建新列。因此，如果我有一个如下所示的df：
stdf.columns
Index(['Username', 'First Name', 'Last Name', 'Class', 'Screens Typed','Time Spent', 'Avg Speed', 'Avg Acc'], dtype='object')
我一直在使用这样的语法来创建新列
stdf['uid'] = stdf[
浏览 0提问于2017-10-26得票数 5
3回答
更新:正如Preston所指出的，以下问题很可能与对象的(反序列化)有关。对如何优化这个问题有什么想法吗？
我目前正在修复一个旧的JavaEE应用程序中的一些东西。它使用的是EJB模块和应用程序客户端模块。EJB处理所有数据库查询。对于本例，考虑一个方法getEnterprises(int year)，它返回给定年份的“企业”实体。目前，大约有2500条条目。
注意:我使用“企业”一词只是为了说明问题。对于这里的大多数人来说，真正的实体类可能没有多大意义;)
现在，让我们假设企业实体只有两个字段：code和name。远程bean中的方法如下所示：
public List<Enterpr
浏览 2提问于2011-01-04得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
