Pandas中查看列中数据的种类及个数 读取数据 import pandas as pd import numpy as np filepath = 'your_file_path.csv' data = pd.read_csv(filepath) 查看列中的值类型及个数 data['unit name'].value_counts() 若列的行数超过屏幕显示,设置display.max_rows 若列的列数超过屏幕显示,设置display.max_columns 设置显示20行 pd.set_

查看cpu个数 总核数 = 物理CPU个数 * 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 * 每颗物理CPU的核数 * 超线程数 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq 查看逻辑CPU的个数 cat /proc/cpuinfo|

mac 查看cpu个数   同是unix系统的mac,如何查看cpu个数及其相关信息呢?

# 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 # 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 # 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l # 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq # 查看逻辑CPU的个数 cat /proc/cpuinfo

ls -l |grep "^-"|wc -l   或      find ./company -type f | wc -l 查看某文件夹下文件的个数,包括子文件夹里的. ls -lR|grep "^d"|wc -l 查看某文件夹下文件夹的个数,包括子文件夹里的. ls -lR|grep "^d"|wc -l 说明: ls -l 长列表输出该目录下文件信息(注意这里的文件,不同于一般的文件,可能是目录.链接.设备文件等) grep "^

linux下查看当前目录下文件个数命令: 使用背景:有时想了解一个目录下具体有多少文件或者有多少文件夹. 1. 查看当前目录下文件个数 ls -l |grep "^-"|wc -l 2. 查看当前目录下,所以文件个数,包括当前目录下子文件夹中的所以文件. ls -lR|grep "^-"|wc -l  (包括子文件夹里的) 3.  查看当前目录下文件夹的个数 ls -lR|grep "^d"|wc -l (文件夹个数)

查看逻辑CPU个数: #cat /proc/cpuinfo |grep "processor"|sort -u|wc -l24 查看物理CPU个数: #grep "physical id" /proc/cpuinfo|sort -u|wc -l                   2 #grep "physical id" /proc/cpuinfo|sort -u                   physical id     : 0phy

1.查看CPU逻辑id grep 'physical id' /proc/cpuinfo | sort -u physical id : 0physical id : 1 2.查看物理CPU个数 $ cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 2 3.查看每个物理CPU中core的个数 $ cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq cpu cores :

深蓝的blog:http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/43935535 (1).查看cpu信息 [root@xckydb ~]# cat /proc/cpuinfo --查看cpu信息 processor: 0 vendor_id: GenuineIntel cpu family: 6 model: 58 model name :        Intel(R) Core(TM) i5-3320M CPU @ 2.60GHz step

[root@lidongbo~]# cat /proc/cpuinfo processor       : 0 vendor_id       : GenuineIntel cpu family      : 6 model           : 15 model name      : Intel(R) Pentium(R) Dual  CPU  E2200  @ 2.20GHz stepping        : 13 cpu MHz         : 2200.010 cache si

查看逻辑cpu个数:cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -l 查看物理cpu个数:cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sort | uniq | wc -l 查看每个物理cpu的核数cores:cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" 如果所有物理cpu的cores个数加起来小于逻辑cpu的个数,则该cpu使用了超线程技术

查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq 查看CPU信息(型号) cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c 查看内 存信息 cat /proc/meminfo

总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 或 grep 'physical id' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 查看每个物理CPU核数 cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| u

总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq 查看逻辑CPU的个数 cat /proc/cpuinfo| grep &qu

1.查看CPU物理个数 grep 'physical id' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 或 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 2.查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq 或 grep 'core id' /proc/cpuinfo | sort -u | wc

http://blog.csdn.net/cgwcgw_/article/details/10000053 cpu个数 cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq cpu核数 cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq 内存总数 cat /proc/meminfo | grep MemTotal 硬盘使用情况:df -h

top后按数字1,多个cpu的话会显示多个 fdisk -l可以看到多个物理硬盘,做了硬raid只能看到一个硬盘 cat /proc/cpuinfo查看cpu具体的信息

# lspci | grep Ethernet03:00.0 Ethernet controller: Broadcom Corporation NetXtreme II BCM5708 Gigabit Ethernet (rev 12)07:00.0 Ethernet controller: Broadcom Corporation NetXtreme II BCM5708 Gigabit Ethernet (rev 12) # dmesg |grep eth0divert: allocati

[root@kube-node1 gitlab]# kubectl get cmNo resources found.

本文详解如何使用pandas查看dataframe的重复数据,判断是否重复,以及如何去重 dataframe数据样本: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name':['苹果','梨','草莓','苹果'], 'price':[7,8,9,8], 'cnt':[3,4,5,4]}) name cnt price 0 苹果 3 7 1 梨 4 8 2 草莓 5 9 3 苹果 6 8 >> 查看dataframe的重复数据 a = df.groupby

查看当前用户的缺省表空间 SQL>select username,default_tablespace from user_users; 查看当前用户的角色 SQL>select * from user_role_privs; 查看当前用户的系统权限和表级权限 SQL>select * from user_sys_privs; SQL>select * from user_tab_privs; 查看用户下所有的表 SQL>select * from user_tables;