df 命令: linux中df命令的功能是用来检查linux服务器的文件系统的磁盘空间占用情况.可以利用该命令来获取硬盘被占用了多少空间,目前还剩下多少空间等信息. 1．命令格式: df [选项] [文件] 2．命令功能: 显示指定磁盘文件的可用空间.如果没有文件名被指定,则所有当前被挂载的文件系统的可用空间将被显示.默认情况下,磁盘空间将以 1KB 为单位进行显示,除非环境变量 POSIXLY_CORRECT 被指定,那样将以512字节为单位进行显示. 3．命令参数: 必要参数: -a 全部文

  将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象,有以下3种方法: apply():逐行或逐列应用该函数 agg()和transform():聚合和转换 applymap():逐元素应用函数 一 .apply() 其中:设置axis = 1参数,可以逐行进行操作:默认axis=0,即逐列进行操作:  对于常见的描述性统计方法,可以直接使用一个字符串进行代替,例df.apply('mean')等价于df.apply(np.mean): 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

pandas-12 数学计算操作df.sum().df.min().df.max().df.decribe() 常用的数学计算无非就是加减,最大值最小值,方差等等,pandas已经内置了很多方法来解决这些问题.如:df.sum().df.min().df.max().df.decribe()等. import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame s1 = Series([1, 2, 3], in

排序是一种索引机制的一种常见的操作方法,也是Pandas重要的内置运算,主要包括以下3种方法: 排序方法 说明 sort_values() 根据某一列的值进行排序 sort_index() 根据索引进行排序 随机重排 详见后面 本节以新冠肺炎的部分数据为例(读取“today_world_2020_04_18.csv”的国家名.时间.累计确诊.累计治愈.累计死亡这5列) 一.sort_values() 注意:默认情况下sort_values()是升序排列,ascending = Fals表示降序;

发现一台用户的电脑,df检查出来的/磁盘空间占用了16G,比用du查看得到的磁盘空间大的多,du查看/下所有程序目录加起来还不到5G.这是什么原因呢? 即便是有隐藏文件,查了也很小啊.   因为df和du的统计机制不一样. du会把指定目录下所有文件.目录.目录下的文件都统计.是建立在文件系统能看到的的确确是有这样一些文件的基础上的.也就是说我们能在文件系统里面看到的文件才会被du统计.   df(df命令通过查看文件系统磁盘块分配图得出总块数与剩余块数.): 这要从程序写文件的方式来谈起,一个

du 显示目录或文件的大小 df 显示每个<文件>所在的文件系统的信息,默认是显示所有文件系统.(文件系统分配其中的一些磁盘块用来记录它自身的一些数据,如 i 节点,磁盘分布图,间接块,超级块等.这些数据对大多数用户级的程序来说是不可见的,通常称为 Meta Data.) du 命令是用户级的程序,它不考虑 Meta Data,而 df命令则查看文件系统的磁盘分配图并考虑 Meta Data. df 命令获得真正的文件系统数据,而 du 命令只查看文件系统的部分情况.

// 主键字段保持不变,再转换回来 var columnMap:Map[String, String] = Map() for(key <- keysOpt){ columnMap += (key + " AS " + key + "S" -> key) } // keysOpt:主键字段构成的数组 var columnBackMap:Map[String, String] = Map() for(key <- columnName){ if(!k

一.区别 #include<stdlib.h> :.h是C的习惯 #include<cstdlib> : c开头是C++的习惯 二.stdlib.h是C语言库头文件之一,包含了以下函数: 1 字符串转换为数字的函数,包括atoi, atof, strtol等.2 随机数函数,包括srand, rand等.3 内存分配释放函数,如malloc,calloc,realloc,free等.4 程序运行控制函数,如exit, abort等.5 系统访问相关函数,如printenv, set

本质没有区别: .h是头文件 一般情况下下边内容放在.h文件中 宏定义 结构体,联合,枚举声明 typedef声明 外部函数声明 全局变量声明 .c是程序文件 一般情况下下边内容放在.h文件中 内含函数实现 变量定义等

df.duplicated() 参数详解: subset:检测重复的数据范围.默认为数据集的所有列,可指定特定数据列: keep: 标记哪个重复数据,默认为'first'.1.'first':标记重复数据第一次出现为True;'last':标记重复数据最后一次出现为True:False:标记所有重复数据为True. import pandas as pd #构造数据(数据集来自pandas官网 df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum',

stdio.h是C的标准I/O库,是以函数的方式向buffer写入或读取字符.输入输出是这样的printf(...);,scanf(...); iostream是C++的标准I/O库,引入了输入/输出流的概念,是一个类库,是以类方法从streambuf中读取,写入字符.输入输出是这样的cout<<....;,cin>>.....;

原文地址:http://blog.csdn.net/f_zyj/article/details/51735416 .hpp,本质就是将.cpp的实现代码混入.h头文件当中,定义与实现都包含在同一文件,则该类的调用者只需要include该.hpp文件即可,无需再将cpp加入到project中进行编译.而实现代码将直接编译到调用者的obj文件中,不再生成单独的obj,采用hpp将大幅度减少调用project中的cpp文件数与编译次数,也不用再发布lib与dll文件,因此非常适合用来编写公用的开源库.

本文为博主原创,未经允许不得转载: 今天碰到一个问题,发现项目中有一个统计图的数据和时间格式没有对应准确,统计图要描述的是操作次数和操作时间的关系, 但很奇怪的是操作次数对应的时间却是凌晨,实际应用中操作次数对应的时间都是白天时间,所以就出现了时间对应的异常. 仔细检查代码,发现代码的逻辑和实现并没有问题,经过逐字的推敲,发现在进行数据库查询时,传入的时间格式化的时间格式 为 map.put("dateType", "%Y-%m-%d %h"); 在数据库查询的时候

两种情况区分: 1.#include <> 编译器只会去系统文件目录中查找,找不到就报错. 2.#include " "  编译器会先在用户目录中查找,再到编译器设定的目录中查找,最后到系统文件中目录中查找. 以上注意点: 1.情况1用于系统自带头文件 2.情况2用于用户自己编写头文件 3.两种情况理论上都可以用 #include " " 形式,但是标准头文件或系统头文件使用其形式会导致编译效率降低 4.在C++11标准中,包含C++提供的标准头文件或系

我们一般会拿偏度和峰度来看数据的分布形态,而且一般会跟正态分布做比较,我们把正态分布的偏度和峰度都看做零.如果我们在实操中,算到偏度峰度不为0,即表明变量存在左偏右偏,或者是高顶平顶这么一说. 一.偏度(Skewness) Definition:是描述数据分布形态的统计量,其描述的是某总体取值分布的对称性,简单来说就是数据的不对称程度.. 偏度是三阶中心距计算出来的. (1)Skewness = 0 ,分布形态与正态分布偏度相同. (2)Skewness > 0 ,正偏差数值较大,为正偏或右偏.

一.pd.merge() pd.merge()的常用参数 参数 说明 left 参与合并的左侧DataFrame right 参与合并的右侧DataFrame how 如何合并.值为{'left','right','outer','inner'},默认为'inner' left: 仅保留左侧DataFrame中存在的键 right:仅保留右侧DataFrame中存在的键 outer:保留左右DataFrame键的交集 inner:保留左右DataFrame键的并集 on 用于连接的列名,默认是两

在数据分析中,根据需求,有时候需要将一些数据进行转换,而在Pandas中,实现数据转换的常用方法有: 利用函数或是映射 可以将自己定义的或者是其他包提供的函数用在Pandas对象上实现批量修改. applymap和map实例方法 在本节中,使用调查的某公司的员工信息为例: numeber_project:员工所在项目个数 left:该员工是否离职 salary:工资级别 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >

du和df命令都被用于获得文件系统大小的信息:df用于报告文件系统的总块数及剩余块数,du -s /<filesystem>用于报告文件系统使用的块数.但是,我们可以发现从df命令算出的文件系统使用块数的值与通过du命令得出的值是不一致的. 如下例: # du -s /tmp 返回如下值: ---12920 /tmp 而 df /tmp返回如下值: Filesystem --512-blocks-- Free --%Used --Iused-- %Iused --Mounted on /dev

du和df命令都被用于获得文件系统大小的信息:df用于报告文件系统的总块数及剩余块数,du -s /<filesystem>用于报告文件系统使用的块数.但是,我们可以发现从df命令算出的文件系统使用块数的值与通过du命令得出的值是不一致的. 如下例: # du -s /tmp 返回如下值: ---12920 /tmp 而 df /tmp返回如下值: Filesystem --512-blocks-- Free --%Used --Iused-- %Iused --Mounted on /dev

1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍. 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[].这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件). 2

第4周第1次课(4月9日) 课程内容:4.1 df命令4.2 du命令4.3/4.4 磁盘分区 4.1 df命令 汇报磁盘空间使用情况,linux磁盘挂载点是无法直接访问的. df 和 df -h区别在于-h参数可以列出使用单位 [root@jimmylinux-002 ~]# free    可以查看swap使用情况 [root@jimmylinux-002 ~]# df -i    可以查看有多少个iNode号和iNode使用情况,如果iNode已使用100%,那么就算df -h查看还有剩余