作者：许梦洁
一、任务描述对2010年后49083条上市公司股权变更数据(Firm-Event 观测)分别统计每个事件发生前后15天公司：发布的临时公告数累计超额收益(CAR)二、数据描述数据集总样本数2010年后的样本数上市公司股权变更记录5758449083上市公司公告记录27870262758934上市公司日超额收益97494645534947三、解决思路在Pyt
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2024-08-16 09:38:15
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超级干货：Python优化之使用pandas读取千万级数据环境：Linux-cenos5processor : 31model : 62model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v2 @ 2.00GHzcpu MHz : 2000.066cache size : 20480 KBmemory : 125G在如上所述的单机环境中，使用一些优化可以使基于pan
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2023-10-19 23:31:23
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先了解下excel版本区别 excel2003excel2007及以上后缀.xls.xlsx结构二进制格式xml数据结构特点存储容量有限xml压缩，占用空间小，操作效率高 可以看到2007及以上版本为xml数据结构，对后续海量数据处理起到关键作用。apachePoi官方对excel2007使用xssf对象，可以分为三种模式：用户模式：有很多封装的方法，但非常耗内存事件模式：基于
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2024-07-12 15:12:02
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我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作。记得以前在XX做电力时，几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟。现在我是想探讨下对大数据量的处理，那时我就在想例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，怎么能这么快呢， 于是找到了互联网现在对数据处理的发展。 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段，所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定
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2024-05-16 10:22:09
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# Java处理百万级数据
在现代科技发展的背景下，我们经常面临大规模数据处理的需求。无论是大型企业的数据分析，还是科学研究中的模拟实验，处理百万级数据已经成为一个常见的挑战。Java作为一种高性能、跨平台的编程语言，提供了一些强大的工具和技术来处理这些大数据集。本文将探讨Java如何处理百万级数据的一些常用方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 内存优化
处理大规模数据时，我们首先需要考
原创
2023-07-28 19:14:53
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# 使用Python快速处理百万级数据的方案
在当今大数据时代，处理百万级数据已成为许多数据科学家和工程师的日常工作。有效地处理和分析大规模数据集是实现业务目标和数据洞察的重要一步。本文将探讨一种使用Python来快速处理百万级数据的方案，并通过示例代码加以说明。
## 1. 问题背景
假设我们有一个包含上百万条用户行为记录的日志数据集。每条记录都包含用户ID、时间戳、活动类型和活动描述。我
# 处理百万级数据的Python应用
在现代社会中，数据量呈爆炸式增长，处理大规模数据成为了很多领域的必备技能。Python作为一种易学易用的编程语言，被广泛应用于数据处理和分析领域。但是，处理百万级数据量的挑战也逐渐凸显出来。本文将介绍如何使用Python处理百万级数据，并展示相关代码示例。
## Python处理百万级数据的方法
处理百万级数据的方法有很多种，其中一个常用的方法是使用Py
原创
2024-02-25 08:00:54
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在数据分析过程中，首先就是对数据进行清洗和处理，而使用 python 进行处理的朋友们，对 pandas 包肯定是熟悉不过的了。pandas 的功能很强大，基本的数据处理操作都可以找到对应函数去使用，想全面了解的朋友可以查看相关文档。在这里，通过这篇文章分享整理了自己平时常用的函数和经验：
1.数据查看数据量过大时，直接打印变量无法全面进行展示，这时候可以通过函数对数据框中前后几条数据
文 | 天元浪子知乎上有同学求助说，当他试图打开一个20M左右的excel文件时，无论是使用pandas的read_excel，还是直接使用xlrd或者openpyxl模块，速度都慢到了无法忍受的程度，耗时大约1分钟左右。真的会这样吗？第一感觉是，这位同学在使用openpyxl模块时没有设置只读模式。为便于测试，先用下面的代码生成一个一百万行数据的excel文件。>>> fro
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2024-04-14 10:35:03
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一、百万数据入库测试结果 1、读取数据追求速度问题，使用csv缓存，从csv中获取数据，速度最快pymssql模块：使用execute, 然后fetchall()，速度在 7min 左右pandas read_sql：速度差不多，数据量大，速度有优势pyodbc模块、pyodbc模块待测试，速度应该会没差别pandas模块 read_csv：直接从csv文件取相同数据，read_csv()，只需几
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2024-02-23 09:39:13
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过程笔记和总结尝试一、locust 测试百万Tcp并发另一种方式是使用jmeter基础环境服务端虚拟机：Centos7.2
jdk 1.8客户端虚拟机： Centos7.2
python : 3.7.3 Anaconda3
locust : 0.14.5基础知识：tcp协议：三次握手进行连接，四次挥手断开，稳定长连接，比Http更占用资源，比udp协议更稳定，保证数据不丢失，但速度比较慢。每
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2023-09-25 23:48:34
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## Java处理百万级数据的技巧和优化策略
在现代数据分析和处理的场景中，我们通常需要处理大规模的数据集。对于使用Java进行数据处理的开发者来说，如何高效地处理百万级的数据是一个非常重要的问题。本文将介绍一些处理大规模数据集的常用技巧和优化策略，并提供相关的Java代码示例。
### 1. 数据读取和存储
在处理大规模数据集时，数据的读取和存储是一个关键环节。常见的数据存储格式包括文本文
原创
2023-10-15 09:23:12
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JavaJava语言的特点简单面向对象（OO）分布式(distributed)可靠(robust)安全(secure)平台无关可移植解释性高性能多线程动态 Java语言的特点简单Java省略了C++中一些难以理解的概念（这些概念带来的优点往往比缺点更多），包括运算符重载、多继承和扩展的自动类型转换。 另外，Java由于具备自动垃圾回收的机制(gc)，所以不需要像C/C++程序员那样管理程序内存。
将特定结构的数据转化为一种能被记录和还原的格式即存储 数据存储的六个关键因素：正确性、时间开销、空间开销、安全、开发成本和兼容性。我们不可能同时把所有要素都做到最好，所谓数据存储优化就是根据自己的使用场景去把其中的一项或者几项做到最好。 更宽泛的讲，存储不一定就是将数据存放在磁盘中，比如放到内存中、通过网络传输也算是存储的一种形式。或者我们也可以把这个过程叫做对象或者数据的序列化。对于大部
使用python快速插入一百万数据直接用insert创建表CREATE TABLE `demo`.`Untitled` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`time` datetime NULL,
`name` varchar(255) NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);python安装mysql库pip install
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2023-08-22 11:17:28
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t wh
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2024-08-21 10:58:35
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分表策略：数据量剧增的时代，IO成本显得那么的高昂，使开发人员越来越多地关注数据库优化的技术，其中分表技术是最基本的一项方式分表其实对于IO优化并不显得太有帮助，它更多的是给于数据库的减压（索引查找问题），它给于维护人员节省了很多工作 如：DBA想翻找2011年数据库里的数据（假设500GB） 若不进行数据分表，2011~2012的数据全部
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2023-11-03 17:38:09
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Python秒开100G数据是怎么办到的？在这个数据爆炸的时代，我们通常要对海量的数据进行分析，少则几十G，多则上百G，对于这样的数据我们打开都很困难，又该如何分析呢？通常都会采取下面几个方案：对数据抽样；使用分布式计算；使用强大的服务器。本文让我们来了解一个低成本又速度快的方法，使用一个强大的Python库-vaex来实现海量数据的读取和操作。Vaex是一个开源的DataFrame库，它可以对表
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2024-05-12 17:29:31
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处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，
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2024-01-10 18:25:59
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# Python 百万级数据写入指南
在开发中，处理大量数据是一个常见任务。而使用 Python 来处理和写入百万级数据也并非难事。本文将为初学者提供一个详细的流程，包括代码示例及注释，帮助你完成这个任务。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解整个流程，将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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