SAS程序猿/媛在处理数据的时候，经常会遇到要处理有关重复记录的问题，其中有些重复记录是我们需要的，而有的则是多余的。...如果是多余的直接去重： PROC SORT，其中有两个选项NODUPKEY、NODUPRECS（NODUP），第一个是按照BY变量来去重，第二是比较整条记录来去重，重复的记录可以用DUPOUT=来保留。...h.definedata(all:'y'); h.definedone(); end; h.output(dataset: 'uni'); stop; run; 如果重复记录是需要保留以备后用则可以用下面几种方法...remove(); end; rc1=hi.next(); end; h1.output(dataset: 'dup'); run; 不管是去重还是保留重复的记录...，上面几种方法中HASH行数都是最多的，但是这种方法在去重之前不用排序，故当处理的数据集较大时建议使用此方法以提高效率。
点击下方公众号，回复资料，收获惊喜 引入相关包和导入数据： import numpy as np import xarray as xr from matplotlib import pyplot as...https://www.ncdc.noaa.gov/monitoring-references/faq/anomalies.php Groupby（Ⅲ） Transformations 转换 下面需从数据集中删除气候平均...xarray 通过使用Groupby 算法使这些类型的转换变得容易。下面给出了计算去除月份温度差异的海温月数据。...5年滑动平均 我们可以通过下图来理解时间窗是如何操作数据的 ?...https://github.com/xarray-contrib/xarray-tutorial
数据操作语言：去除重复记录 结果集中的重复记录 假如我们要查询员工表有多少种职业，写出来的 SQL 语句如下： 去除重复记录 如果我们需要去除重复的数据，可以使用 DISTINCT 关键字来实现 SELECT...DISTINCT 字段 FROM ......; SELECT job FROM t_emp; SELECT DISTINCT job FROM t_emp; 注意事项 使用 DISTINCT 的...SELECT 子句中只能查询一列数据，如果查询多列，去除重复记录就会失效。
as np import xarray as xr from matplotlib import pyplot as plt 示例数据 首先我们先导入所需的数据，本次使用的是经扩展重构的海表面温度...这个数据集可追溯到 1854 年的海表面温度，并被广泛使用。 ? ERSST v5 下载完毕数据后，我们利用.open_dataset函数导入 NetCDF 数据 path = "......ds 下面我们来做一下数据的基本制图，通过图形来检查下载数据的正确性。 ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=-2, vmax=30) ?...ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=-2, vmax=30) 上述代码选取了时间维度第一个的变量 sst，同时通过vmin和vmax定义色标的绘制变量数值范围为-2 至 30....需注意的是，许多导入的 xarray 数据集存在单位（units）属性，这些属性可用于绘图，目前独立于 xarray 项目进行开发的包pint[1]可以实现对单位的完全感知并进行转换。
原文地址：https://blog.51cto.com/liqingbiao/2119953 这里，我在文章的基础上，再补充了一个功能点： vim /etc/profile.d/bash-prompt-command.sh...history -a >(logger -p authpriv.info -t "$USER[$PWD] ${SSH_CLIENT%% *}")' ;; esac 这样我们就把bash命令行下执行的命令...，都记录到 /var/log/secure文件里面。...配合上面的rsyslog远程收集日志功能， 就可以完成一个日志存储的功能，还可以再搭配个loganalyzer程序， 供等保或者日常审计用。 最终收集到的日志类似这种： ? ?
XPath在数据采集中的运用在进行数据采集和信息提取的过程中，XPath是一种非常强大且灵活的工具。它可以在HTML或XML文档中定位和提取特定的数据，为数据分析和应用提供了良好的基础。...本文将介绍XPath的基本概念和语法，并分享一些实际操作，帮助您充分了解XPath的威力，并学会在数据采集中灵活运用。第一部分：XPath的基本概念和语法1. XPath是什么？...- `[]`：筛选特定条件的节点。- `[@属性名='值']`：根据属性值来选取节点。第二部分：XPath在数据采集中的强大威力与灵活运用1....多层数据提取：- 使用XPath的路径表达式，可以方便地连续提取多层嵌套的数据。...，帮助我们准确地定位和提取目标数据，为数据采集和信息提取提供了强有力的支持。
四、规划时间 如何规划我们的时间？ 通过记录时间，我们会发现我们生活的习惯、生活作息有哪些问题，休息时间是否充足？阅读时长是多少？社交时间是多少？这些都会通过数据的模式告诉我们。...对这些数据进行分析，可以在我们认为有意义的事情上增加投入，无意义的事情上减少投入，减少时间的浪费。...五、总结 通过阅读剑飞老师这本《时间记录》之后，让我们学会了如何记录我们的时间，把每一天、每一年都记录下来，这些都是我们的宝贵财富。 之后看着这些时间数据我们会了解哪些事情浪费了我们的时间。...现在大部分的人都在说着自己没有时间，都在忙，可是忙什么呢？自己也不知道。 通过时间记录数据分析之后，一目了然就会发现我们在忙些什么？这样可以减少时间浪费，多做一些有意义的事。...新书推荐 有品读书 ▊《时间记录：数据反映行为，行为改变数据》 剑飞 著 时间管理图书，助力万千读者精进成长的时间统计法 “番茄钟工作法”进阶版，刻意练习、放弃无效努力 学会职场断舍离，用对方法，你也可以成为一个很厉害的人
在任何数据集中，尤其是表格形式的数据集中，我们通常将列分类为特征或目标。在处理和分析数据时，理解哪些是特征哪些是目标对于构建有效的模型至关重要。 进而，作为变量查看或计算数据之间的关系。...例如，我们可能会发现某些特征与目标之间存在强相关性，这意味着这些特征可能是影响结果的关键因素。 即便是使用大模型，对数据集中的变量类型的理解同样是有助于数据分析和数据处理的。...平稳性意味着数据在不同时间段的行为是一致的，这使得我们能够更好地理解数据的结构和模式，并建立有效的预测模型。 然而，如果变量的概率分布是随着时间演变的（非平稳的），上述假设就会被打破。...顾名思义，滞后变量表示给定变量的前一个时间点的值，实际上是将数据序列移动指定数量的周期/行。通过创建滞后变量，我们可以捕捉到数据随时间的动态变化，从而更好地理解数据的趋势和周期性模式。...虽然本文试图描述数据集中的各种变量类型， 但有“挂羊头卖狗肉之嫌”，实践上是从变量类型的维度来描述数据之间的关系。
日志中会记录一下用户的终端设备信息，用户信息，以及当前页面的信息。例如记录了用户的访问时间、设备号、手机系统、访问页面的URL。...我们就可以根据时间、设备号、用户id和URL三个字段计算每天有多少用户访问A页面（对访问A页面URL的用户id做去重加和），每个人访问了多少次（计算每个用户id访问A页面URL的次数），因为有用户的手机系统字段...试想一下，如果我们记录更多数据，我们是不是就可以拆分更多维度看数据。我们可以看每天北京市有多少女性用户方案A页面，我们也可以看访问A页面的用户都使用什么样的手机设备。...这个时候我们再加上其他渠道记录访问数据信息，我们仍然可以得出很多数据结论。page123的作用这个时候的作用相当于页面的URL。 那用URL和用page123有什么差异呢？...本篇转载自 Joker 的文章《数据采集中的数据埋点简单介绍》，修改了格式和个别文章结构。
写点东西，纯粹是因为个人的记忆能力较弱，写些笔记罢了，若有错误还望雅正！ 对Android中的时间获取做个记录，以下为结果！ ?...System.currentTimeMillis()的返回结果是一个记录从1970开始的毫秒数的long型结果，最容易想到的是long是有范围区间的，如果有一天记录的毫秒数超出long的范围怎么办！...，如分隔符 SimpleDateFormat类的时间格式定制包括年月日等数据的表现形式，连接符，日期格式的描述，如Time zone，AM/PM，AD/BC。。。...Calendar类内部定义了关于时间需要用到的索引并用一个int数组存储相关数据 public final static int ERA = 0; public final static int YEAR...的形式来保存数据，也就是这些数据都是public的 总的来说，获取数据的时候，通过Time的形式，如int time_hour = time.hour;这样的写法，其实才是最舒服的(个人感觉)，当然，
登陆版权数据库，显示"此用户已到期"，数据库使用的是mongodb，顾 需要将此用户的到期时间延长。...解决过程： 1）到网站对应tomcat配置里找出等里mongodb的信息（mongodb 的库、登陆用户名、密码、端口） 2）用上面的信息登陆mongodb ＃ mongo 127.0.0.1:27017...() 如下,得知这个用户 editor 的到期时间是 2015-12-31 号 create_time 这是用户的创建时间 dead_line 这是用户的到期时间 修改上面的 editor 的到期时间...509c5dc20cf20efcf8bc11d8" ) }, { "$set":{ "dead_line" : ISODate("2020-12-31T00:00:00Z") }}) 再次查看,editor 的到期时间已修改了... 在此用这个用户登陆版权数据库就能正常登陆进去了。
有时候我们需要记录某一段代码的执行时间，我们只要在对应的代码前后各加个时间戳，然后用后面的时间减去前面的就好了，time.time() 就是获取时间戳。...import time start = time.time() # 时间戳 time.sleep(3) end = time.time() # 时间戳 print("开始时间：" + str...(start)) print("结束时间：" + str(end)) 运行结果图如下： ?
引言在当今数字化时代，网络数据采集已成为获取信息的重要手段之一。...Symfony Panther，作为Symfony生态系统中的一个强大工具，为开发者提供了一种简单、高效的方式来模拟浏览器行为，实现网络数据的采集和自动化操作。...本文将通过一个实际案例——使用Symfony Panther下载网易云音乐，来展示其在网络数据采集中的应用。...实现网易云音乐下载准备工作在开始之前，我们需要了解网易云音乐的网页结构和API。网易云音乐的播放页面通常包含歌曲的相关信息和播放按钮。我们的目标是找到歌曲的播放链接，并使用Panther进行下载。...最后，异常处理在网络数据采集过程中，可能会遇到各种异常情况，如网络请求失败、元素未找到等。
<< endl; return 0; } q.front = q.rear = 0; return 1; } //求循环队列的长度 int getqueuelength(SqQueue q)...{ return (q.rear - q.front + MAXSIZE) % MAXSIZE; } //求循环队列的头元素 char getqueuehead(SqQueue q) {...return q.Base[q.front]; //q.front 是下标位置 } //循环队列的入队 int insertqueue(SqQueue &q, char e) {...<< endl; return 1; } //循环队列的出队列 int outputqueue(SqQueue &q, char e) { if (q.rear==q.front) {...<< endl; return 0; } p = q.front->next; //指向队头元素 e = p->data; //得到队头元素的数据域 q.front->next = p
计算量很大，处理的数据量很大，耗时很久，按照水友的说法，需要1-2天。 画外音：外层循环100W级别用户；内层循环9kW级别流水；业务处理需要10几次数据库交互。 可不可以多线程并行处理？...这类问题的优化方向是： （1）同一份数据，减少重复计算次数； （2）分摊CPU计算时间，尽量分散处理，而不是集中处理； （3）减少单次计算数据量； 如何减少同一份数据，重复计算次数？...，把前2个月流水加和，就能得到最近3个月总分数（这个动作几乎不花时间）； 画外音：该表的数量级和用户表数据量一致，100w级别。...如何分摊CPU计算时间，减少单次计算数据量呢？ 业务需求是一个月重新计算一次分数，但一个月集中计算，数据量太大，耗时太久，可以将计算分摊到每天。...总结，对于这类一次性集中处理大量数据的定时任务，优化思路是： （1）同一份数据，减少重复计算次数； （2）分摊CPU计算时间，尽量分散处理（甚至可以实时），而不是集中处理； （3）减少单次计算数据量；
2）消费者的消费问题 同生产者的做法，为了方便观察问题，添加了一些日志： 从消费日志看，消费者第一次获取消息队列时，是失败的，获取不到任何记录，第二次获取时才获取到记录。...问题二、消费者挂起在消费的poll环节，没有任何反应。来回重复尝试发现，broker在短时间内重启成功的话，消费者可以继续正常消费。Broker长时间之后再重启的话，消费者将再也无法正常消费。...同时，测试过程其实很不严谨，主要是测试的时间点和写文章的时间点分开了，好多素材已经不好找回来，下次类似场景还得记录细致一点。...，因此长时间存储数据不是问题。...每个单独的分区必须适合托管它的服务器，但主题可能有许多分区，因此它可以处理任意数量的数据。其次，它们充当了并行性的单位。
1.python提取COCO数据集中特定的类 安装pycocotools github地址：https://github.com/philferriere/cocoapi pip install git...annotations and train2014/val2014/... in this folder dataDir= '/media/huanglong/Newsmy/COCO/' #原coco数据集...instances_val2014.json' parseXmlFiles(xml_path) json.dump(coco, open(json_file, 'w')) 3.python提取Pascal Voc数据集中特定的类...classes4 = '\t\t<name motorbike</name \n' classes5 = '\t\t<name train</name \n' #在xml中找到object块，并将其记录下来...os.path.splitext(file)[0] + ".jpg" shutil.copy(name_img, img_savepath) fp.close() 以上这篇python实现提取COCO,VOC数据集中特定的类就是小编分享给大家的全部内容了
你会了解如何使用Prometheus可靠地记录数字时间序列数据，从而使你的系统监控更加稳健。准备好浸入知识的海洋了吗？ 引言 在一个动态的、可伸缩的计算环境中，实时监控是至关重要的。...Prometheus，作为一个开源的监控和报警工具，为我们提供了记录和查询时间序列数据的强大工具。 正文 1....Prometheus简介 Prometheus是一种开源的、自带多种特性的监控系统，用于可靠地记录数字时间序列数据。 2. 安装和运行 Prometheus的安装和运行非常简单。...数据模型 Prometheus的主要数据模型是时间序列 - 由度量名称和键值对标签组成。...总结 Prometheus为系统管理员和开发人员提供了一个功能强大、可靠的监控工具。无论是记录、查询还是可视化时间序列数据，Prometheus都能帮助你更好地理解和监控你的系统。
今日锦囊 特征锦囊：怎么找出数据集中有数据倾斜的特征？ 今天我们用的是一个新的数据集，也是在kaggle上的一个比赛，大家可以先去下载一下： ?...箱子的上下底，分别是数据的上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1），这意味着箱体包含了50%的数据。因此，箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度。上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值。...有时候箱子外部会有一些点，可以理解为数据中的“异常值”。 而对于数据倾斜的，我们叫做“偏态”，与正态分布相对，指的是非对称分布的偏斜状态。...Skewness：描述数据分布形态的统计量，其描述的是某总体取值分布的对称性，简单来说就是数据的不对称程度。 偏度是三阶中心距计算出来的。...) high_skew = skew_features[skew_features > 0.5] skew_index = high_skew.index print("本数据集中有 {} 个数值型变量的
前言 上次写的教程疏忽大意了，示例文件整成nc文件了 xarray 系列 | 怎么使用ERA5再分析数据绘制气象要素廓线 虽然上次的代码一样能读取，但是读取出来的·变量名还是有差异的， 为了不误导读者，...，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 使用xarray直接读取GRIB文件 xarray允许您指定不同的引擎来处理不同格式的数据。...对于GRIB文件，可以使用pynio引擎直接读取 In [1]: import xarray as xr file_path = '/home/mw/input/era58362/ERA5-2022-09...选取第一个时间的风速变量，选出500hpa的u v 注意变量名稍有不同 In [2]: u_wind = dataset['U_GDS0_ISBL'][0] v_wind = dataset['V_GDS0...使用xarray的sel方法找到最接近该点的格点数据 In [9]: target_lat, target_lon = 40, 120 nearest_point = dataset.sel(g0_lon
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