python数据处理：pandas基础
本文资料来源： Python for Data Anylysis： Chapter 5 10 mintues to pandas: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html#min 文中实例查看地址：http://nbviewer.jupyter
# 导出MySQL中1个G的数据
## 引言
在日常的数据处理中，我们经常需要导出数据库中的数据。本文将介绍如何使用MySQL导出1个G的数据，并附带代码示例。
## 前提条件
在开始导出数据之前，我们需要先满足以下几个前提条件：
1. 安装MySQL数据库：确保已经安装了MySQL数据库，并可以通过命令行或图形界面工具连接到数据库。
2. 数据库权限：需要拥有足够的权限来导出数据。
原创
2023-12-30 07:46:26
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# 如何用Python读取1GB的CSV文件
在数据分析和处理的过程中，CSV文件是非常常见的一种数据格式。然而，当你面临一个大达1GB的CSV文件时，如何高效地读取它，就成了一个挑战。在这篇文章中，我将帮助你理解如何用Python来读取大型CSV文件。我们将首先介绍整个流程，然后详细讲解每一步的代码以及它们的功能。
## 整体流程
首先，我们来看看读取大文件的流程。以下是步骤说明的表格：
原创
2024-08-11 04:25:26
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在Python中，读取和写入文件是常见的操作，这些操作通常使用内置的open()函数进行。下面将详细解释如何在Python中读取和写入文件。读取文件使用open()函数打开文件要读取文件，首先需要使用open()函数打开它。open()函数接受两个参数：文件名和打开模式。打开模式指定了文件应该如何被打开。例如，'r'模式表示以只读方式打开文件。 python复制代码file = open('fi
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2024-06-26 20:15:14
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现如今无论是工作汇报、产品设计、后台设计甚至是数据大屏，越来越多的行业都离不开与数据打交道！Excel作为数据必备工具，一直以来，在求职中有着不可动摇的地位！随着互联网的发展，每个企业都开始涉足大数据。面对海量数据和批量任务，Excel就难免存在一些局限。效率低、操作繁琐、复用性差、功能相对局限单一。怎么解决呢？用Python编程语言！Python到底有多强大？01在各大行业一直追求高效率和质量的
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2023-11-23 16:43:10
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# Python处理16G数据的实用技巧
在数据分析和数据科学的领域，会遇到越来越大的数据集。处理16G的数据虽然听起来具有挑战性，但Python为我们提供了许多有效的工具和库来简化这个过程。本文将介绍一些处理大数据的技巧和简单的代码示例，帮助你更高效地处理大规模数据。
## 数据读取
对于大数据集，内存是一个关键因素。通常情况下，我们不能将整个数据集加载到内存中。幸运的是，Python中有
原创
2024-08-28 06:43:43
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apache产品下载地址：http://archive.apache.org/dist/
mysql5.6 brew方式安装配置：
Icon
mysql做为元数据存储使用。
brew search mysql
brew install mysql@5.6 配置mysqlhome：export MYSQL_HOME=/usr/local/opt/mysql@5.6启动mysql：$MY
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2024-07-19 11:37:19
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1g等于多少mb?1GB=1024MB，目前我们硬盘容量也多以G为单位，例如目前主流装机用户选用硬盘也均为500G，再高一些就是1T容量硬盘了，按照理论上来说1T=1024G(也就是2的10次方)。下面，我们就来看看硬盘容量详细解读。1、在计算机储存单位中最小的是B(字节)，一个英文字符需要占用1个字节的空间，一个汉字需要占用2个字节的空间，其单位之间的换算如 下：1KB=1024B 1MB=10
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2023-11-17 22:18:07
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原数据集的数据格式： 每行为：（test_User, test_Item） negativeItem1 negativeItem2 negativeItem3 …… negativeItem99 即每一行对应一个user 与100个item，其中1个item为正例，其余99个为负例。 将要处理成的目
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2019-07-30 15:55:00
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# Spark处理1G数据需要多大内存
随着大数据技术的快速发展，Spark作为一种流行的分布式计算框架，被广泛运用在数据处理和分析中。但是，许多初学者在使用Spark时，常常会困惑一个问题：“处理一定大小的数据，应该分配多大的内存？”本文将指导你如何计算处理1G数据所需的内存，具体步骤和代码示例。
## 处理流程概述
在计算内存需求之前，需要先明确处理数据的流程。以下是处理流程的一个简单总
原创
2024-10-21 04:37:04
90阅读
# MySQL 临时表使用：一个简单实用的指南
在数据库管理系统中，临时表是一个重要的概念。MySQL 支持临时表，允许用户在会话结束后自动删除的表。这对于处理临时数据、复杂查询或分段报告非常有用。在本文中，我们将探讨 MySQL 中临时表的创建、使用和性能，以及注意事项。最后，我们还将提供一个代码示例以及相应的流程图和序列图。
## 什么是临时表？
临时表是一种临时结构，只在用户的会话期间
原创
2024-08-16 03:33:10
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目录前言MemoryEntryMemoryStore构造与属性成员直接写入字节写入迭代器化的数据读取字节与迭代器化的数据淘汰缓存块总结前言差点把这个系列忘了，忙里偷闲接着写。前面我们已经对内存池MemoryPool、内存管理器MemoryManager有了比较深入的了解，接下来要介绍的就是MemoryStore，它负责Spark内存存储的具体事项，将内存管理机制与存储块联系起来。本文先介绍与Mem
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2024-09-29 13:06:17
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我有一个我想用python解析的XML文件.什么是最好的方法呢？考虑到内存整个文档将是灾难性的,我需要以某种方式一次读取一个节点.我所知道的现有XML解决方案：>元素树> minixml但是因为我提到的问题,我担心他们不会上班.另外我无法在文本编辑器中打开它 – 用于处理巨型文本文件的任何关于genrao的好技巧？最佳答案 首先,您是否尝试过ElementTree(内置的纯Python
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2024-05-17 06:28:13
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## 如何实现1个显示1G的docker镜像文件
### 一、整体流程
首先，我们需要明确整件事情的流程。下表展示了实现1个显示1G的docker镜像文件的步骤和相应的操作。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建一个Dockerfile | 在项目根目录创建一个名为Dockerfile的文件 |
| 2. 编写Dockerfile | 使用适当的命令编写Do
原创
2023-08-16 15:29:17
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主要原理：大文件分割成小文件。split 分割文件命令为了保证文件的完整性，要按行分割wc -l test.log #查看总共多少行可知81910500行， 分割成10M左右，81910500/102.4 约800000 行一个文件# 按行 行数 文件名 后缀数字 后缀4位 前缀  
原创
2023-12-16 13:01:21
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写了这么久的CSS，但自己都没有按照良好的CSS书写规范来写CSS代码，东写一段西写一段，命名也是想到什么写什么，过一段时间自己都不知道写的是那一块内容，
这样会影响代码的阅读体验和工作进程，在更改样式时也会麻烦很多；看网上的大能前辈总结的CSS书写规范、CSS书写顺序供大家参考，我想对写CSS的前端用户来说是
值得学习的。
想了想我认为前端是一个整体，HTML的布局和CSS命名息息相关，bo
为什么要备份数据 先说一下为什么需要备份MySQL数据？一句话总结就是：为了保证数据的安全性。如果我们把数据只存储在一个地方，如果物理机器损坏，会导致数据丢失，无法恢复。还有就是我们每次手动修改线上数据之前，为了安全起见，都需要先备份数据。防止人为的误操作，导致弄脏数据或弄丢数据。怎样备份MySQL数据？ 想要快速简单粗暴备份MySQL数据，可以使用mysqldump命令：备份test数据库mys
# MySQL表19个G怎么处理
## 引言
MySQL作为一个常用的关系型数据库管理系统，可以存储大量的数据并提供高效的查询和管理功能。然而，当数据库中的表达到19个G时，可能会面临一些性能和管理上的挑战。本文将提出一份项目方案，介绍如何处理一个19个G的MySQL表，并通过代码示例来演示方案的实施过程。
## 项目背景
在真实的项目中，数据库的数据量会随着时间的推移不断增长，因此，当一个M
原创
2023-08-12 14:03:43
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# Docker镜像1个G正常吗？
在使用Docker时，常常会遇到一个问题：一个Docker镜像大小为1个G，这是否正常呢？本文将通过科普的方式进行解答。
## 什么是Docker镜像？
在介绍Docker镜像大小是否正常之前，我们先来了解一下Docker镜像是什么。Docker镜像是一个轻量级、独立、可执行的软件包，包含运行一个软件所需的所有内容，包括代码、运行时环境、库、环境变量和配置
原创
2024-05-11 05:28:25
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偏好是无法度量的。相比其他的机器学习算法，推荐引擎的输出更直观，更容易理解。接下来三章主要讲述Spark中主要的机器学习算法。其中一章围绕推荐引擎展开，主要介绍音乐推荐。在随后的章节中我们先介绍Spark和MLib的实际应用，接着介绍一些机器学习的基本思想。3.1 数据集用户和艺术家的关系是通过其他行动隐含提现出来的，例如播放歌曲或专辑，而不是通过显式的评分或者点赞得到的。这被称为隐式反馈数据。现
