11 2020 档案
摘要：错误配置的话会提示如下报错 正确配置端口连上以后数据正常: 上报属性正常
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摘要：Pandas非常适合许多不同类型的数据： 列数据具有异构类型的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中 有序和无序（不一定是固定频率）时间序列数据。 具有行和列标签的任意矩阵数据 观察/统计数据集的任何其他形式。 二进制安装程序：https://pypi.org/project/pandas
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摘要：1. collections是Python内建的一个集合模块，提供了许多有用的集合类。 namedtuple是一个函数，它用来创建一个自定义的tuple对象，并且规定了tuple元素的个数，并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素。 这样一来，我们用namedtuple可以很方便地定义一种数
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摘要：#windows查看系统返回值命令 echo %ERRORLEVEL% #linux查看系统返回值命令 echo $? os模块: os模块是两大核心系统模块中较大的那个，它包含了在C程序和shell脚本中经常用到的所有操作系统调用。os模块可以轻松实现不依赖于平台的操作系统调用，用os和os.pa
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摘要：/Users/cloud/.conda/envs/auto/bin/python /Applications/PyCharm.app/Contents/plugins/python/helpers/pydev/pydevd.py --multiproc --qt-support=auto --cli
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摘要：领会下面这个示例吧,其实跟java中wait/nofity是一样一样的道理 import threading # 条件变量,用于复杂的线程间同步锁 """ 需求: 男:小姐姐,你好呀! 女:哼,想泡老娘不成? 男:对呀,想泡你 女:滚蛋,门都没有! 男:切,长这么丑, 还这么吊... 女:关你鸟事!
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摘要：今天我们的来宾帖子来自CoreOS的Brandon Phillips。CoreOS为Linux容器构建开源项目和产品。他们的共识和发现的旗舰产品ETCD和他们的集装箱发动机rkt 是gRPC的早期采用者。 CoreOS选择gRPC的主要原因之一是因为它使用HTTP / 2，从而使应用程序可以在单个T
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摘要：在服务网格系列的前几篇文章中，我们讨论了如何设置服务网格基础结构以使微服务和负载平衡架构现代化，以及如何确保服务网格基础结构高度可用，以便我们可以使用其所有功能。随时随地都有出色的功能。 在本文中，我们将把注意力转移到我们的微服务如何使用服务网格相互通信上。具体来说，什么有效负载用于在它们之间发送的
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摘要：sum（）函数用于获取所请求轴的值之和。 这等效于numpy.sum方法。 句法 The sum() function is used to getg the sum of the values for the requested axis. This is equivalent to the me
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摘要：Pandas中Series对象的唯一值 unique()函数用于获取Series对象的唯一值。 唯一性按出现顺序返回。基于哈希表的唯一，因此不排序 以NumPy数组形式返回唯一值。如果是扩展数组支持的Series，则返回仅具有唯一值的该类型的新ExtensionArray The unique()
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摘要：列中出现的每个值进行计数 对给定列里面的每个值进行计数并进行降序排序，无效值也会被排除(默认从最高到最低做降序排列) value_counts () 返回的序列是降序的。我们只需要把参数 ascending 设置为 True，就可以把顺序变成升序。 value_counts()返回的结果是一个Ser
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摘要：1. Series Series 是一种一维数组，和 NumPy 里的数组很相似。事实上，Series 基本上就是基于 NumPy 的数组对象来的。和 NumPy 的数组不同，Series 能为数据自定义标签，也就是索引（index），然后通过索引来访问数组中的数据。 import numpy as
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摘要：pandas 两个主要数据结构：Series 和 DataFrame。（建议引入本地） Series： 类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成 通过Series 的 values 和 index 属性获取其数组表示形式和索引对象 可以为数
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