博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 丢失数据的类型 原始数据中会存在两种
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 df = DataFrame(dat
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 自定义一个1000行3列（A，B，C
什么是数据清洗 数据清洗是指在数据处理过程中对原始数据进行筛选、转换和修正，以确保数据的准确性、一致性和完整性的过程。它是数据预处理的一部分，旨在处理和纠正可能存在的错误、缺失值、异常值和不一致性等数据质量问题。 为什么要数据清洗 Excel在数据采集场景中非常常用。作为一款电子表格软件，它提供了丰
一：背景 1. 讲故事 前段时间协助训练营里的一位朋友分析了一个程序卡死的问题，回过头来看这个案例比较经典，这篇稍微整理一下供后来者少踩坑吧。 二：WinDbg 分析 1. 为什么会卡死 因为是窗体程序，理所当然就是看主线程此时正在做什么? 可以用 ~0s ; k 看一下便知。 0:000> k #
日常数据清洗中，利用python清洗的第一步就是读取对应文件，今天一起复盘一下数据读取环节的常规操作。 csv和xlsx格式读取类似，所以用csv做案例 X-MIND图
听说过使用python在网站爬虫，或者数据清洗，或者人工智能原型验证，但是用在GUI开发上倒是头一回。今儿就来瞧瞧怎么个玩法！
字符串转数字的用途和场景很多，其中主要包括以下几个方面： 1. 数据清洗：在进行数据处理时，经常会遇到一些数据类型不匹配的问题，比如某些列中的字符串类型被误认为是数字类型，此时需要将这些字符串类型转换为数字类型，才能进行后续的数值计算或统计分析。 2. 数据整理：有时候输入的原始数据可能存在格式问题
映射列值是指将一个列中的某些特定值映射为另外一些值，常用于数据清洗和转换。 使用映射列值的场景有很多，以下是几种常见的场景： 1. 将字符串类型的列中的某些值映射为数字。例如，将“男”和“女”分别映射为 0 和 1，以便进行机器学习算法的训练和预测。 2. 将缩写替换为全称。例如，将“USA”和“U
Pandas是一个开源的Python数据分析库。 它提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使数据清洗和分析变得简单而快速。 Pandas是基于NumPy数组构建的，因此它在许多NumPy函数上提供了直接的支持。它还提供了用于对表格数据进行操作的数据结构，例如Series和DataFrame。
title: 深入理解正则表达式：从入门到精通 date: 2024/4/30 18:37:21 updated: 2024/4/30 18:37:21 tags: 正则 Python 文本分析 日志挖掘 数据清洗 模式匹配 工具推荐 第一章：正则表达式入门 介绍正则表达式的基本概念和语法 正则表达
# 一、需求背景 由于项目场景原因，需要将A库(MySQL)中的表a、表b、表c中的数据``定时T+1`` ``增量``的同步到B库(MySQL)。这里说明一下，不是数据库的主从备份，就是普通的数据同步。经过技术调研，发现Kettle挺合适的，原因如下： 1. Kettle （数据抽取、清洗、转换、
[TOC] Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算） Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
研究Rocksdb已经有七个月的时间了，这期间阅读了它的大部分代码，对底层存储引擎进行了适配，同时也做了大量的测试。在正式研究之前由于对其在本地存储引擎这个江湖地位的膜拜，把它想象的很完美，深入摸索之后才发现现实很骨感，光鲜背后都有不为人知的辛酸苦辣。同时这也给幻想追求完美技术的我打了一针清醒剂，任
清晰架构是将领域驱动、整洁架构等架构的部分优势整合之后产生的另一种架构，因其2017年已经出现，已经不算是一种新的架构，实际应用的项目尚且较少。以下主要介绍架构的形成及各步骤的意义
https://blog.51cto.com/u_11310506/2357625 为了防止临时表空间无限制的增加，我采用隔一段时间就重建临时表空间的方法，为了方便，我保留两组语句，轮流执行即可， 假定现在临时表空间名称是temp，新建一个tempa表空间，删除temp表空间，方法如下： alter
https://www.cnblogs.com/the-tops/p/8798630.html 暂时目前的环境处理方法比较简单： 在root用户下添加计划任务： */10 * * * * sync;echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches; 每十分钟执行一次，先将脏数据写回
https://kodango.com/mistaked-to-delete-tmp-files 某次项目发布过程中，当我们把 rpm 包下发到每台 nc 之后，发现过了一会儿文件就被删除了，当时百思不得其解，第二天亲自试了下，果然能够稳定复现。 试了几次发现，放在 /tmp 目录下的文件，只要文件
https://www.modb.pro/db/65309 pg_archivecleanup -d $PGDATA/pg_wal `pg_controldata $PGDATA |grep "REDO WAL" |awk '{print $6}'` 作者：崔鹏,曾获得中国PostgreSQL数据库
