8.1 MapReduce跑的慢的原因 MapReduce程序效率的瓶颈在于两点： 1）计算机性能 CPU、内存、磁盘、网络 2）I/O操作优化 （1）数据倾斜 （2）Map运行时间太长，导致Reduce等待过久 （3）小文件过多 8.2 MapReduce常用调优参数 8.3 MapReduce数据倾斜问题 1）数据倾斜现象 数据频率倾斜——某
由于索引问题经常在面试中问到，今天对索引进行一个系统的总结。 一、是什么？ 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。是一个单独的、存储在磁盘上的数据库结构，包含着对数据库表里所有记录的引用指针。 二、优缺点 优点： 通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每
小编在自己的朋友圈和一些论坛中，都有看到一些前端或者后端被js中判断折磨到起飞，特别是针对空字符串和数字0，在js中，以下6种情况是false undefined null false 0 NaN ''或""（特别的，当字符串中间全是空格的时候，会判断为true） 为了解决这个痛点，es11中引入空值合并运算符。
1. 可空类型修饰符（？） 引用类型可以使用空引用表示一个不存在的值，而值类型通常不能表示为空。 例如：string str=null; 是正确的，int i=null; 编译器就会报错。 为了使值类型也可为空，就可以使用可空类型，即用可空类型修饰符"？"来表示，表现形式为"T？" 例如：int? 表示可空
使用Pandas添加列的时候，出现空值（原因是列的格式是Series） 今天我使用如下方式，对dataFrame进行赋值添加新的列操作的时候出现如下问题 # 计算收益率函数 def calculate_return(data_df): all_rate = pd.DataFrame() code = data_df['tic'].unique() for i in code
主键、外键和索引的区别 定义： 主键–唯一标识一条记录，不能有重复的， 不允许为空 外键–表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值 索引–该字段没有重复值，但可以有一个空值 作用： 主键–用来保证数据完整性 外键–用来和其他表建立联系用的 索引–是提高查询排序
1.变量、核心数据类型和内置对象 变量命名不可以是关键字 变量仅仅代表一个名字，有种动态的感觉，即不需要强制类型转换，可以做泛型变换 空值为None 整型int 浮点型float 复数complex 字符串str 整数 二进制（0b开头）打印出来为十进制 八进制（0o开头） 十六进制（0x开头） 浮
1. let data = {"terminalCode":"T0014077","terminalName":"测试门店4","licenseName":"山西太原XXX超市","terminalAddress":"山西太原杏花岭","shopkeeperName":"马宇","shopkeepe
重点： 1.缺失值空值的处理 1.1空值的查看 函数： df[df.Cabin.isna()] info（） isnull().sum() 1.2空值处理 1.2.1空值的删除 函数：dropna() 1.2.2空值的替换 函数：df[df['Age']==None]=0 df[df['Age'].isnull()] = 0 df[df['Age'] == np.nan] = 0 df[df.Age.isna()] 注意：空缺值的数据类
产生需求的原因： 最近都在使用python做一些小demo，尤其是经常会用python做一些关于数据处理的操作，于是就产生问题：怎么才能让处理数据时有更好的且直接能上手的案例呢？换言之就是python有什么“奇淫技巧”可以帮助我快速处理数据呢？于是搜集一些案例，结合自己实际工作需要，将这些案例做
isna() 释义 筛选为NaN的布尔值，可接受单个标量或者数组 举例 筛选stu_name为NaN的所有行： df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Tony', 'Jack', 'Jack', np.nan], 'stu_age': [16, 16, 15, np.nan, 21]}) print(df) df1 = df[df['s
非转置：df.isnull().any()，得到的每一列求any()计算的结果，输出为列的Series。 转置：df.isnull().T.any()，得到的每一行求any()计算的结果，输出为行的Series。 >>> df = pd.DataFrame({'age':[10,None,30],'height':[100,200,None]}) >>> df age height 0 10.0 100.0
js中有6中情况转为布尔值为false，其他情况都为true： !!NaN 语法相当于Boolean(NaN) 逻辑或运算符 || ：如果左侧的值转为布尔值为true，则结果为左侧的值，反之结果为右侧的值 也就是说以下6中情况，都取的是右侧的值： 空值合并操作符 ?? 和 || 的区别是，?? 左侧的值为undefined或n
pandas空值填充 背景 完整代码 代码解读 背景 数据缺失是数据不完整的表现，常表现为空值，也是数据分析人员经常碰到的问题，数据的缺失可能是数据采集不到，或在数据录入的不小心遗漏，或者根本不存在这个数据，还可能是数据导出的过程发生错误，数据的缺失会使得信息不完整，处理缺失数据
常用快捷键 切换工作表(sheet表单) : Ctrl + Page Up/Page Down 单元格显示公式: Ctrl + ~ 快速到首行Ctrl + ↑ 快速到尾行Ctrl + ↓ 函数 金额相关 IRR IRR()计算收益率，计算信用卡分期还款或者定期投资的保险，如果时间不是等分的，可以用XIRR FV FV( rate,nper,pv,pmt,t
前言is null是一个关键字来的，用于判断字段的值是否为空值（NULL）空值 ≠ 0，也 ≠ 空字符串"" 语法格式两种写法：字段值为空字段值不为空IS NULLIS NOT NULL 确定表里面的数据，方便后面的栗子做对比 空值查询的栗子查询sex字段为空的记录select * from yyTest where sex is
数据项类型 设置 null=True 设置 blank=True CharField, TextField, SlugField, EmailField, CommaSeparatedIntegerField, UUIDField 不要这样设置。Django 的传统是将空值保存为空字符串，而获取的 NULL 或空值解析为空字符串 可以设置。如果你允许其对应的表单项接受空值
一、常用函数 我们通常说的MySQL函数值得是MySQL数据库提供的内置函数，包括数学函数，字符串函数，日期和时间函数，聚合函数，条件判断函数等，这些内置函数可以帮助用户更方便的处理表中的数据，简化用户操作。常用的 MySQL 内置函数如下： now 函数 now() 用于返回当前的日期和时间。在实
【摘要】 在安全领域，lua编程语言因为其小巧在众多工具上都作为插件开发语言，常见的有openresty，nmap等。因此笔者将会开辟一个Lua相关的系列文章，主要记录工作过程中一些领悟或者是一些踩过的坑，希望能够借此平台帮助到读者们。 0x00 背景 最近在写一段nginx+redis的代码，主要基于openr
来源：西格玛的博客 https://lrwinx.github.io/ 2019-12-17 09:39:00 在笔者几年的开发经验中，经常看到项目中存在到处空值判断的情况，这些判断，会让人觉得摸不着头绪，它的出现很有可能和当前的业务逻辑并没有关系。但它会让你很头疼。 有时候，更可怕的是系统因为这些空值的情况，会抛出
1.处理数据中的空值 我们在处理真实的数据时，往往会有很多缺少的的特征数据，就是所谓的空值，必须要进行处理才能进行下一步分析 空值的处理方式有很多种，一般是删除或者填充 Excel通过“查找和替换”功能实现空值的统一替换： 通过“定位”删除空值： pandas处理空值的方式比较灵活，可
1、实体完整性：所谓的实体完整性就是指关系(所谓的关系就是表)的主码不能取空值； 比如学生表的主码通常是取学号为主码 2、参照完整性：是指参照关系中每个元素的外码要么为空(NULL)，要么等于被参照关系中某个元素的主码； 比如今天是9月2日是开学日，大学新生刚来报道,在学生表里，有的学生
假设我们定义了一个变量为：file=/dir1/dir2/dir3/my.file.txt 可以用${ }分别替换得到不同的值：${file#*/}：删掉第一个/ 及其左边的字符串：dir1/dir2/dir3/my.file.txt${file##*/}：删掉最后一个/ 及其左边的字符串：my.file.txt${file#*.}：删掉第一个. 及其左边的字符串：file.txt${
引入Pandas，用于有关数据处理和分析的环节。 一、读取数据文件 1 .读取excel数据文件 1.1加载Excel表，使用skiprows=1跳过首行【对于一个excel文件，首行一般为字段的定义（标题行），第二行才为数据】 并指定加载的列，注意数据文件的编码，默认utf-8，常用还有gb2312，根据自身数据而定。 %%timei
datetime1、允许为空值，可以自定义值，系统不会自动修改其值。2、不可以设定默认值，所以在不允许为空值的情况下，必须手动指定datetime字段的值才可以成功插入数据。3、虽然不可以设定默认值，但是可以在指定datetime字段的值的时候使用now()变量来自动插入系统的当前时间。结论：datetime类
