文/易执 为了方便维护，一般公司的数据在数据库内都是分表存储的，比如用一个表存储所有用户的基本信息，一个表存储用户的消费情况。所以，在日常的数据处理中，经常需要将两张表拼接起来使用，这样的操作对应到SQL中是join，在Pandas中则是用merge来实现。这篇文章就讲一下merge的主要原理。上面的引入部分说到merge是用来拼接两张表的，那么拼接时自然就需要将用户信息一一对应地进行拼
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2024-06-02 21:59:34
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1、第一步，找到分支，然后点击setting，然后选择Repository2.第一步，选择Protected Branches 3.第三步：选择需要被限制的分支，进行权限授权，然后点击protect即可 使用Merge Request时的操作步骤： 编写代码并将其推送到单独的分支。为主要开发分支创建合并请求。 Assignee以及说明字段和评论中被提到的那些人将通过电子邮件通知合并请求。如果需要
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2024-05-05 17:49:49
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git merge 冲突解决背景git 现在已经成为我们日常生活中普遍的工具了，其实有时候还是有一些疑问的，毕竟很多东西即使你之前学过了，当你用的时候还是有点不确定，一般我都会在本地做一下测试，避免给生产环境的 git 代码库带来问题, 毕竟这决定了你一个人的态度。补充我们都知道 git 是一个分布式的代码管理工具，因为是分布式每个人都可以在自己的本地仓库进行操作以及提交，最后可以 push 到
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2024-10-23 14:46:02
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1.线程加进程在一个脚本下跑会导致线程卡住,导致所有线程休眠,解决方法:使用简单的任务管理:创建多个线程对象加属性,如果对象为空就使用这个对象去下载,这样线程不会卡住,如果不为空就在定时去查找这些为空的对象去下载这些任务 可以使用top -H -p {进程id}命令获得该进程线程信息。
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2023-07-03 15:34:22
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问题背景： python程序一开始为单进程结构，属于CPU密集型计算任务，为提高性能调整为多进程并行计算。 调整后运行时程序启动一会就全部进程卡死，不再往下运行。问题排查：  
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2023-07-02 14:05:11
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python数据表的合并(python pandas join() 、merge()和concat()的用法) merage#pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来，语法如下：merge(left, right, how = 'inner'
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2023-12-11 13:57:29
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一起学习，一起成长！ 前言数据处理是数据分析前极为重要的一环。有这样一种说法，做数据分析工作，90%以上的精力是放在了数据处理上。可想而知，数据处理在数据分析以及机器学习、深度学习中重要价值。数据处理过程，是数据质量的过程。如果数据质量不高，噪音数据过多，就会影响输出数据结果的价值，数据分析的结果决策的可用性大打折扣，机器学习算法准确性降低等。元数据存在的情况较多，比如：空值、异常值等。一
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2023-10-07 22:21:51
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数据库风格的dataframe合并 mergedf1 = DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],"data1":range(7)})
df2 = DataFrame({'key':['a','b','d'],"data2":range(3)})
df1
# data1 key
0 0 b
1 1 b
2 2 a
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2024-05-11 23:10:31
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相信很多刚开始使用pycharm不太熟练的小伙伴，每天一开机打开pycharm总是卡半天，不知道的还以为是电脑卡了或者啥问题的。莫慌，其实并不是…今天我们就来解决一下这个问题大致总结了以下这几种方法1、exclude不必要文件依次打开 file(文件) → project：administrator（project：administrator 项目：管理员） → project structure
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2023-06-29 22:02:10
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光看这程序似乎也没有什么问题，而且卡住也有多种原因，题主的情况也不一定是卡住——我猜题主是根据一直没有输出来判断的吧。还是先讲我的处理方案——调试。看来题主用的是类似于PyCharm的IDE，可以用IDE自带的调试器。我还是习惯于传统的print+logging+pysnooper：logging是自带的日志模块，可以选择输出高于某一级别（info、debug、error、critical等）的输
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2023-05-26 20:26:30
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解决Python设置函数调用超时,进程卡住的问题背景：最近写的Python代码不知为何，总是执行到一半卡住不动，为了使程序能够继续运行，设置了函数调用超时机制。代码：import timeimport signaldef test(i):time.sleep(i % 4)print "%d within time" % (i)return iif __name__ == '__main__':de
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2023-08-21 15:17:13
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# Python合并操作
## 引言
在Python中，合并（merge）是将两个或多个数据结构合并成一个的操作。在本文中，我们将讨论如何使用Python实现合并操作。我们将以一个具体的例子为基础，向刚入行的开发者介绍实现"Python merge"的步骤和所需的代码。
## 流程图
下面是实现"Python merge"的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A
原创
2023-12-08 07:14:04
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基本概念我们通常所说的协程Coroutine其实是corporate routine的缩写，直接翻译为协同的例程，一般我们都简称为协程。在linux系统中，线程就是轻量级的进程，而我们通常也把协程称为轻量级的线程即微线程。
进程和协程下面对比一下进程和协程的相同点和不同点：相同点： 我们都可以把他们看做是一种执行流，执行流可以挂起，并且后面可以在你挂起的地方恢复执行，这实际上都可
这篇文章将讲解 Python 并发编程的基本操作。并发和并行是对孪生兄弟，概念经常混淆。并发是指能够多任务处理，并行则是是能够同时多任务处理。Erlang 之父 Joe Armstrong 有一张非常有趣的图说明这两个概念：我个人更喜欢的一种说法是：并发是宏观并行而微观串行。GIL虽然 Python 自带了很好的类库支持多线程/进程编程，但众所周知，因为 GIL 的存在，Python 很难做好真正
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2023-09-25 18:58:05
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本文内容详解 merge(left, right, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(’_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False, validate=None) 的各个参数以及各
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2023-09-08 11:52:25
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一、合并数据集数据库风格的DataFrame合并数据集的合并merge或连接join运算是通过一个或多个键将行链接起来。【一句话解释：merge就相当于join】如果没有指定哪个列进行连接，merge会自动将重叠列的列名当作键。显示指示通过on来指定：pd.merge(df1,df2,on='key')merge默认的是inner连接，结果中的键是交集。其他的方式还有‘left’，‘right’，
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2023-09-05 12:18:01
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1、合并数据集①、多对一合并我们需要用到pandas中的merge函数，merge函数默认情况下合并的是两个数据集的交集（inner连接），当然还有其他的参数：how里面有inner、outer、left、right，四个参数可以选择，分别代表：交集，并集，参与合并的左侧DataFrame，以及右侧当列名对象相同时：
df1=pd.DataFrame({'key':['a','c','a','b'
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2024-02-13 12:36:09
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目录1.前言2.参数介绍参数如下：3.基础案例3.1on关键字演示3.2left_on 和 right_on 关键字3.3left_index 和 right_index 关键字3.4数据连接的类型3.4.11.前言在数据合并操作中，有两个操作函数pd.caoncat()和pd.merge() ，这两个函数在使用过程中经常会拿来比较，只要我们弄懂了其中重要参数的意义，理解每一个函数的用
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2023-08-10 20:06:30
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merge（）函数，merge默认的是内连接（inner join）join（）函数，concat（）函数，concat默认的是外连接（outer join）merage#pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来，语法如下：merge(left
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2023-05-26 09:17:13
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目录多线程并发集成模块的使用HTTPServer协程基础gevent1. 多线程并发threading的多线程并发
对比多进程并发 :
1. 线程消耗资源较少
2. 线程应更注意共享资源的操作
3. 在python中应注意GIL问题,网络延迟较高,线程并发也是一种可行方法
实现步骤:
1. 创建套接字,绑定监听
2. 接受客户端请求,创建新的线程
3. 主线程继续接收,其他客户端连
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2024-05-29 01:17:23
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