安装: pip install pandas_profiling 用法如下: import pandas as pd import pandas_profiling df = pd.read_excel("demo.xlsx") pandas_profiling.ProfileReport(df) 结果展示:…

前言 如今大型的IT系统中,都会使用分布式的方式,同时会有非常多的中间件,如redis.消息队列.大数据存储等,但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库,作为使用最广泛的数据库,如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步,既能确保数据的一致性.及时性,也能做到代码无侵入的方式呢?如果有这样的一个需求,数据修改后,需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢? 数据同步方案选择 针对上文的需求,经过思考,初步有如下的一些方案: 代码实现 针对代码中进行数据…

一.react-json-view - npm 官方定义: RJV is a React component for displaying and editing javascript arrays and JSON objects. 译: RJV是一个用于显示和编辑javascript数组和JSON对象的React组件 从字面意思上可知,它本质上是一个组件,和我们平时使用的自定义组件没有任何区别.只是它被作者封装固定好了相应的属性.下面我列举一下RJV常用的属性和功能 属性名 值类型 默认值…

这次准备做一下pandas在画图中的应用,要做数据分析的话这个更为实用,本次要用到的数据是pthon机器学习库sklearn中一组叫iris花的数据,里面组要有4个特征,分别是萼片长度.萼片宽度.花瓣长度.花瓣宽度,目标值是3种不同类型的花. 机器学习的时候在学习好这四个特征后就可以用来预测花的类型了,而图像化分析这些数据就是机器学习中很关键的步骤,接下来我们开始,先导入数据: import pandas as pd from sklearn import datasets from sklea…

Matplotlib Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具; 手中有很多数据, Matplotlib能帮你画出美丽的: 线图; 散点图; 等高线图; 条形图; 柱状图; 3D 图形, 甚至是图形动画等等. Linux 打开 Terminal 窗口, 输入以下内容 # python 3+ 请复制以下在 terminal 中执行 $ sudo apt-get install python3-matplotlib # python 2+ 请复制以下在 terminal 中执行…

1.为什么要实现数据 mock 要理解为什么要实现数据 mock,我们可以提供几个场景来解释, 1.现在的开发很多都是前后端分离的模式,前后端的工作是不同的,当我们前端界面已经完成,但是后端的接口迟迟不能提供 前端很多时候都会等接口. 2.测试人员想要你提供一份可以直接测试,自行修改后端接口,测试 UI 的时候. 3.后端的接口,不能提供一些匹配不到的场景的时候. 这个时候如果前端可以实现自己的一套 mock 数据,这里的问题都会迎刃而解,我们可以模拟真实的接口,提供我们自己需要的数据及其数据结…

1. 前言 在日常工作中,为了更直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象,做到一图胜千文的说明效果. 在Python中,常见的数据可视化库有: matplotlib 是最常见的2维库,可以算作可视化的必备技能库,由于matplotlib是比较底层的库,api很多,代码学起来不太容易. seaborn 是建构于matplotlib基础上,能满足绝大多数可视化需求.更特殊的需求还是需要学习matplotlib. 上述两个库都是静态的可视化库…

今天画一下3D图像,首先的另外引用一个包 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D,接下来画一个球体,首先来看看球体的参数方程吧 (0≤θ≤2π,0≤φ≤π) 然后就可以上代码了: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D a = np.linspace(0, np.pi*2, 20) b = np.linsp…

之前学习了一些通用的画图方法和技巧,这次就学一下其它各种不同类型的图.好了先从散点图开始,上代码: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np n = 1024 #生成1024个点 x = np.random.normal(0, 1, n) #正态分布x坐标,均值0标准差1 y = np.random.normal(0, 1, n) #正态分布y坐标,均值0标准差1 color = np.arctan2(y, x) #这个用于渲…

之前学习了matplotlib的一些基本画图方法(查看上一节),这次主要是学习在图中加一些文字和其其它有趣的东西. 先来个最简单的图 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-2, 2, 50) y = x**2 plt.xlim((-3,3))#设置x坐标范围 plt.ylim((0,5))#设置y坐标范围 plt.plot(x,y) plt.show() 接下来加一下文字描述,第一种方法,…

直接上代码吧,说明写在备注就好了,这次主要学习一下基本的画图方法和常用的图例图标等 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np #这里是最最基本的代码了 #x轴-2到2均分50个点 x = np.linspace(-2, 2, 50) y = x**2 plt.plot(x, y) plt.show() 下面要加一下元素和样式了 from matplotlib import pyplot as plt import numpy…

转自:http://shujuren.org/article/45.html 在数据分析过程中最头疼的应该是如何应付脏数据,脏数据的存在将会对后期的建模.挖掘等工作造成严重的错误,所以必须谨慎的处理那些脏数据. 脏数据的存在形式主要有如下几种情况: 1)缺失值 2)异常值 3)数据的不一致性 下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据. 一.缺失值 缺失值,顾名思义就是一种数据的遗漏,根据CRM中常见的缺失值做一个汇总: 1)会员信息缺失,如身份证号.手机号.性别.年龄等 2)消费数据缺失,如消费次数.…

原文:快速构建Windows 8风格应用28-临时应用数据 本篇博文主要介绍临时应用数据概览.如何构建临时应用数据. 一.临时应用数据概览 临时应用数据相当于网页中缓存,这些数据文件是不能够漫游的,并且随时可以删除. 通常系统为了维护任务可以随时删除掉这些临时应用数据,同时我们也可以通过“磁盘清理”将这些数据删除掉. 一般我们在应用中存储会话期间的临时信息,例如:QQ的聊天纪录等. 二.如何构建临时应用数据 1.声明临时存储对象 使用ApplicationData.TemporaryFolder…

原文:快速构建Windows 8风格应用27-漫游应用数据 本篇博文主要介绍漫游应用数据概览.如何构建漫游应用数据.构建漫游应用数据最佳实践. 一.漫游应用数据概览 1.若应用当中使用了漫游应用数据,用户可以很轻松的在不同的设备间保持应用数据的同步. 2.Windows会将更新的漫游数据同步到云端,并将数据更新到其他安装此应用的设备上. 3.Windows 限制了每个应用可漫游的应用数据大小.若我们的应用达到漫游数据大小的限制,在应用的总漫游数据再次少于该限制之前,不会将应用的任何数据更新到云端…

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. 一.分析目的 I用户在某电商平台买了A,那么平台接下来应该给用户推荐什么,即用户在买了商品A之后接下来买什么的倾向性最大: II应该把哪些商品在一起做捆绑销售. 二.理论介绍 数据挖掘中的经典算法之一:关联分析.关联分析内部理论又分为apriori , eclat , FP-Growth.这里采用apriori.关于他们的优缺点,适应条件什么的,只能等我看完理论再写了. 三.R包介绍 介绍将要用到的两个软件包:arules和arulesViz. ar…

现在做生物和医学的,很多都可能会和各种组学数据打交道.其中表达谱数据总是最常用的,也是比较好测的.即使在工作中不去测序,也可以利用已有的数据库去做一些数据挖掘,找一找不同表型(比如癌症)对应的marker或者调控的通路.这里跟大家推荐一款分析表达谱数据的神器GENE-E,亲测比较好用,满足常用需求,可以做各种热图,聚类,箱图,相似分析和标记筛选等等,而且非常小巧. 进入软件之后,界面如下,这里显示的就是基因表达的热图(heatmap),其中蓝色表示被低调控,红色表示被高调.横向是不同的细胞系,纵…

Linux内核网络数据包处理流程 from kernel-4.9: 0. Linux内核网络数据包处理流程 - 网络硬件 网卡工作在物理层和数据链路层,主要由PHY/MAC芯片.Tx/Rx FIFO.DMA等组成,其中网线通过变压器接PHY芯片.PHY芯片通过MII接MAC芯片.MAC芯片接PCI总线 PHY/MAC芯片 PHY芯片主要负责:CSMA/CD.模数转换.编解码.串并转换 MAC芯片主要负责: 比特流和帧的转换:7字节的前导码Preamble和1字节的帧首定界符SFD CRC校验 P…

使用工具 Gephi-0.9.2 事前要导入的数据 Node.csv 节点:名称可以所以定,格式.csv Edge.csv 边:名称可以所以定,格式.csv 导入操作 新建项目 导入节点 新建列要与表格头部的名称一致 选择要导入的节点文件 CSV 常规选项 > 选择分隔符(逗号)-导入数据(节点表格)-字符集(GB2312) 输入设置 > 选择导入的类型 输入报告 > 显示是否导入成功-选择图的类型-选择工作区 导入成功的数据 概览 > 查看导入之后的节点 导入边 选择 边 先导出…

1.根据某个列进行groupby,判断是否存在重复列. # Count the unique variables (if we got different weight values, # for example, then we should get more than one unique value in this groupby) all_cols_unique_players = df.groupby('playerShort').agg({col:'nunique' for col…

RFM,是一种经典的用户分类.价值分析模型: R,Rencency,即每个客户有多少天没回购了,可以理解为最近一次购买到现在隔了多少天. F,Frequency,是每个客户购买了多少次. M,Monetary,代表每个客户平均购买金额,也可以是累计购买金额. 这三个维度,是RFM模型的精髓所在,帮助我们把混杂一体的客户数据分成标准的8类,然后根据每一类用户人数占比.金额贡献等不同的特征,进行人.货.场三重匹配的精细化运营. 用Python建立RFM模型,整体建模思路分为五步,分别是数据概览.数据…

一.手写版 在前端有个模拟数据的神器 Mock.js 能生成随机数据,拦截 Ajax 请求,然后我觉得他的这个生成随机数据不错.然后我就到度娘一顿操作,没找到类似的java实现,于是就有了下面的代码: pom.xml <!--hutool 快速开发工具包--> <dependency> <groupId>cn.hutool</groupId> <artifactId>hutool-all</artifactId> <versio…

介绍 在该章节中我们将利用提供的课程数据来进行一次实战性质的时间序列和聚类分析. 知识点 数据处理 数据可视化 中文分词 文本聚类 数据概览 本次课程的数据来源于运行过程中产生的真实数据,我们对部分数据进行了脱敏处理. 首先,我们需要下载课程数据集 courses.txt. 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1PTFtUw4wTaVZikK9iWBRtA 提取码:fikr 下载之后,可以通过 head 命令预览数据文件的前 10 行. !head -10 courses.…

1.数据概览 第一步当然是把缺失的数据找出来, Pandas 找缺失数据可以使用 info() 这个方法(这里选用的数据源还是前面一篇文章所使用的 Excel ,小编这里简单的随机删除掉几个数据) import pandas as pd # 相对路径 df = pd.read_excel("result_data.xlsx") print(df) # 输出结果 plantform read_num fans_num rank_num like_num create_date 0 cnb…

记录一下这两天用imgaug库做数据增广的代码,由于是算用算学的,所以只能把代码写出来,具体每种增广算法的原理和一些参数就不得而知了,不过我觉得也没必要把这么些个算法搜搞懂,毕竟重点是扩种数据.所以,如果你想深入的学习imgaug这个库的话那么这篇文章不适合你.不过这里有官方文档传送门,还有一篇非常详细的博文,同时本文就是参考以上博文才写出的代码.而本文主要是一个数据增广的实际案例,代码完整,可供参考. 查看每种增广操作的效果 由于本人在进行写代码的时候想看看每种操作作用完之后的效果,所以就想着…

归档,在 MySQL 中,是一个相对高频的操作. 它通常涉及以下两个动作: 迁移.将数据从业务实例迁移到归档实例. 删除.从业务实例中删除已迁移的数据. 在处理类似需求时,都是开发童鞋提单给 DBA,由 DBA 来处理. 于是,很多开发童鞋就好奇,DBA 都是怎么执行归档操作的?归档条件没有索引会锁表吗?安全吗,会不会数据删了,却又没归档成功? 针对这些疑问,下面介绍 MySQL 中的数据归档神器 - pt-archiver. 本文主要包括以下几部分: 什么是 pt-archiver 安装 简单…

一.数据源 之前,我分享过一期爬虫,用python爬取Top100排行榜: 最终数据结果,是这样的: 在此数据基础上,做python可视化分析. 二.数据读取 首先,读取数据源: # 读取csv数据 df = pd.read_csv(csv) 三.数据概览 用shape查看数据形状: # 查看数据形状 df.shape 用head查看前n行: # 查看前5行 df.head(5) 用info查看列信息: # 查看列信息 df.info() 用describe查看统计性分析: # 描述性统计分析…

一.建设背景 自2020年以来,疫情对各行各业的都造成了不同程度的影响,对依赖人口消费实现商业价值的文旅行业更是受到了更大的冲击,因此在疫情当下以及科技发达的今天,如何利用科技的手段赋能文旅行业进行数字化升级是值得深思的问题.随着5G.大数据.VR/AR/MR等现代信息技术的发展和成熟应用,以数字内容为核心的数字和科技文旅产业出现逆势增长的现象,各省市文旅相关单位及文旅企业都开始拥抱科技,跨界融合,实时文化产业数字化. 无论是主动还是被动,数字化发展已成为文旅产业未来的发展趋势,数字化战略能够有…

做数据分析的同学大部分入门都是从excel开始的,excel也是微软office系列评价最高的一种工具. 但当数据量超过百万行的时候,excel就无能无力了,python第三方包pandas极大的扩展excel的功能,入门需要花费一点时间,但是真的是做大数据的必备神器! 1.从文件读数据 pandas支持多种格式数据的读取,当然最常见的是excel文件.csv文件和TXT文件. names指定列名,delimiter指定列之间的分隔符 文件名前最好加‘r’,代表不转义. import numpy…

数据分析 - 开放街道地图(OpenStreetMap) Reinhard使用OpenStreetMap的开放地图数据作为本次数据分析的数据源,使用Python进行数据清洗,使用MongoDB进行数据探索和分析. 这里先看看什么是OpenStreetMap: 开放街道地图(英语:OpenStreetMap,缩写为OSM)目标是创造一个内容自由且能让所有人编辑的世界地图,并且让一般便宜的移动设备有方便的导航方案. 在地图中遇到的问题 Reinhard下载了台北市的地图数据后,对地址进行审查时,主要…

➠更多技术干货请戳:听云博客 断断续续写了将近一个月,听云第一版数据库管理平台终于写完了,期间来来回回的改了好多次小毛病,现在已经部署到生产环境上去了. 在刚开始的时候,后端的数据库集群只有10多个节点组,日常的巡检工作并不会花费太多的时间和精力.随着业务的增长,在较短时间内后端集群扩展到数百节点时,这时的日常巡检如果还是人肉完成,讲道理,最终可能就是不做巡检或者是缘分巡检,哪天想起来了搞一下.显然这不是我们的风格.那么如何解放我们花在巡检上的时间和精力,我们决定写一个工具来帮我们完成巡检工作,…