前面介绍了使用insert实现新增和修改记录的使用姿势,接下来我们看一下另外一个简单的使用方式,如何删除数据 1. delete 语句 delete的官方语法如下 DELETE FROM <measurement_name> WHERE [<tag_key>='<tag_value>'] | [<time interval>] delete语句和我们常见sql语法有点像,但是注意一下上面的where中的条件,只允许根据tag和时间来进行删除操作 下面给出几个

先绘制,后删除多余 var chart = new Highcharts.Chart(options); if (chart.series.length > result.dataList0.length) { for (var i = result.dataList0.length; i < options.series.length; i++) { chart.series[chart.series.length - 1].remove(); } }

Git:https://github.com/influxdata/influxdb-python 帮助文档:http://influxdb-python.readthedocs.io/en/latest/examples.html 代码样例 # -*- coding: utf-8 -*- """ pip install influxdb InfluxDB属于时序数据库,没有提供修改和删除数据的方法. """ from influxdb impo

时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据写入 http://hbasefly.com/2018/03/27/timeseries-database-6/  2018年3月27日  范欣欣  时序数据库 之前两篇文章笔者分别从TSM File文件存储格式.倒排索引文件存储格式这两个方面对InfluxDB最基础.最底层也最核心的存储模块进行了介绍,接下来笔者会再用两篇文章在存储文件的基础上分别介绍InfluxDB是如何处理用户的写入(删除)请求和读取请求的.在阅读这两篇文章之前

一 了解InfluxDB的必要性 时序数据库主要存放的数据 Time series data is a series of data points each associated with a specific time. Examples include: Server performance metrics Financial averages over time Sensor data, such as temperature, barometric pressure, wind spee

Pandas提供了duplicated.Index.duplicated.drop_duplicates函数来标记及删除重复记录 duplicated函数用于标记Series中的值.DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first', inplace='True') pandas.Series.duplicated(self, keep='first')

Pandas提供了duplicated.Index.duplicated.drop_duplicates函数来标记及删除重复记录 duplicated函数用于标记Series中的值.DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first') pandas.Series.duplicated(self, keep='first') 其中参数解释如下: subse

来源于我在一个influxDB的qq交流群中的提问, 然后有个人 提了一个问题---->触发了我的思考!! :) 哈哈 自己的每一次说出一个回答,都是一次新的思考,也都进行了一些查阅资料,思考,理解的过程.所以探讨 提问式的学习方法   值得推荐!! 那个人的一句: tags 你是如何理解的啊?   这个问题问的相当的好, 顿时我就感觉看了几天的 influxDB 的文档,其实都是白看了,连这个基本的概念都没搞清楚,这就 让我开始反思,自己的学习方法问题!!!!!! 学习一个东西根本没有找到方法

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构.pandas 约定俗成的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd Series Series 可以看做一个定长的有序字典.基本

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构.pandas 约定俗成的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd Series Series 可以看做一个定长的有序字典.基本

作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库 为了方便科学计算,Numpy库定义了一些属性和方法以便于对一维数据,二位数据和高维数据的处理.为了满足科学计算的需求,Numpy定义了一个多维数组对象——ndarray.Ndarray由实际数据和描述这些数据的元数据(如数据维度.数据类型)构成,ndarray一般要求所有元素类型相同. (1) Ndar

一.Pandas库入门 1. Pandas库的介绍 http://pandas.pydata.org Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 import pandas as pdPandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用 两个数据类型:Series, DataFrame 基于上述数据类型的各类操作:基本操作.运算操作.特征类操作.关联类操作 NumPy                        Pandas基础数据类型    

本来打算学习pandas模块,并写一个博客记录一下自己的学习,但是不知道怎么了,最近好像有点急功近利,就想把别人的东西复制过来,当心沉下来,自己自觉地将原本写满的pandas学习笔记删除了,这次打算写上自己的学习记录,这里送给自己一句话,同时送给看这篇博客的人,共勉 当你迷茫的时候,当你饱受煎熬的时候,请停下来,想想自己学习的初衷,想想自己写博客的初衷,爱你所爱,行你所行,听从你心,无问西东. 好了,正文开始. pandas是做数据分析非常重要的一个模块,它使得数据分析的工作变得更快更简单.由于

原文:LiveCharts文档-3开始-2基础 LiveCharts文档-3开始-2基础 基本使用 LiveCharts设计的很容易使用,所有的东西都可以自动的实现更新和动画,库会在它觉得有必要更新的时候进行更新,而并非每次你更改了数据的时候更新,当你添加或删除Series,添加或删除Values的时候,Chart会自己自动更新.你可以更多关注到你的业务代码上,绘图的事情它会帮你搞定. 开始例子 已经定义了很多可以绘图的类型,你可以在类型和自定义栏目当中找到更多信息.在下面这个例子当中,我们将会

pandas的学习总结 作者:csj更新时间:2017.12.31 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 xxx学习总结: 回主目录:2017 年学习记录和总结 1.pandas简介2.pandas数据结构 Series DataFrame Index csv文件读写3.常用函数: Group by Aggregate concat merge joinetc --------------------------------------------------

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构.pandas 约定俗成的导入方法如下: lang:python from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd <br /> Series Ser

处理三维数据做图表,比如返回的数据就是一个个list,list里面某几个数据同属于一个维度,项目中的实例效果如下: 上面的khfx会有多个,比如db1.db2.db3等,下面的那些数据也会变化,目前需求就是做的下面的实现单选,可以使用echarts的legend的selectedMode实现,然后上面的db那些就是可以复选,默认全显示,选择之后就取消该条数据显示.也就是说相当于需要2层图例组件同时控制下面series的显示. 大值考虑的是下面的用legend的图例,然后上面的图例就自己手写,然后

函数 : DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 参数:这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行.返回DataFrame格式的数据. subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列,默认所有列 keep : {‘first’, ‘last’, False}, default

索引对象的其他功能 ①更换索引 ②对齐 ③删除 一.更换索引 我们已经知道,数据结构一旦声明,index对象就不能改变 事实上,我们重新定义索引之后,我们就能够用现有的数据结构生成一个新的数据机构 pandas的reindex()函数可更换Series对象的索引.它根据新标签序列,重新调整原来Series的元素,生成一个新的Series对象 新增的索引没有值与其对应,使用NaN代替,删除了没有索引的元素 从返回的结果我们可以看出,所有的索引序列被调整过 为了更好的理解自制编制索引功能,我们先定义

前言:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. 继续一个新的库,Pandas库.Pandas库围绕Series类型和DataFrame类型这两种数据结构,提供了一种高效便捷的数据处理方式. - Series 类型创建 Series类型是一组数据及与之相关的数据索引组成 自动索引: a = pd.Series([9, 8, 7, 6]) 构造一个Series对象a 自定义索引: a = pd.Series([9, 8, 7,

主要是用于分析数据的Pandas库 先学习两个数据类型DataFrame和series 进一步学习利用Pandas进行摘要的方法, 提取数据的特征 1 pandas库 1.1 pandas库 pandas库是处理和分析数据最好的库 提供高性能易用数据类型和分析工具 引用 import pandas as pd Pandas基于NumPy实现, 常与NumPy和Matplotlib一同使用 示范小例 得到的Series数据, 左边的是索引, 右边的数据 Pandas有两个数据类型: Series(