seaborn从入门到精通01-seaborn介绍 参考 seaborn官方 seaborn官方介绍 seaborn可视化入门 【宝藏级】全网最全的Seaborn详细教程-数据分析必备手册（2万字总结...） Seaborn常见绘图总结 问题集锦 sns.load_dataset(“tips”)出现超时的错误 # Import seaborn import seaborn as sns # Apply...tips, x="total_bill", y="tip", col="time", hue="smoker", style="smoker", size="size", ) 以上代码往往出现连接超时的错误...方法一：seaborn-data数据到默认位置 进入python交互界面，输入 import seaborn as sns sns.utils.get_data_home() 返回seaborn的默认读取文件的地址...‘C:\Users\DELL\AppData\Local\seaborn\seaborn\Cache’ 把解压后的seaborn-data-master目录中的所有文件 拷贝到seaborn-data
二、基本用法要将Pandas DataFrame导出为CSV文件，最常用的方法就是调用to_csv()函数。...编码问题当我们的数据中包含中文等非ASCII字符时，在某些操作系统上可能会遇到编码错误。默认情况下，to_csv()使用的是UTF-8编码。...PermissionError: Errno 13 Permission denied这个错误提示表示程序没有权限访问指定路径下的文件。请检查是否有足够的读写权限，或者尝试更改输出目录。2....FileNotFoundError: Errno 2 No such file or directory如果你指定了相对路径而当前工作目录不是预期的位置，就可能出现此错误。...五、总结本文从基础开始介绍了如何使用Pandas将数据导出为CSV文件，并详细探讨了过程中可能遇到的各种问题及其解决方案。无论是初学者还是有一定经验的开发者，都应该能够从中获得有用的信息。
S3 对象存储Simple Storage Service，简单的说就是一个类似网盘的东西 EC2 即弹性计算服务Elastic Compute Cloud，简单的说就是在云上的一台虚拟机。...对象存储各大云名词： 阿里云：OSS 腾讯云：COS 华为云：OBS 谷歌云：GCS 微软云：Blob 亚马逊云：S3 对象存储-以阿里云为例： 正常配置 外网访问 提示信息： AccessDenied...权限配置错误 公共读或公共读写：可完整访问但不显示完整结构 外网访问 提示信息 AccessDenied The bucket you access does not belong to you...当然实际生产环境下oss存储文件量很大，可以使用工具举行遍历爬取 效果如图 权限Bucket读写权限：公共读写直接PUT文件任意上传 正常的进行put上传文件当然是禁止的操作 这里我们修改一下读写权限进行简单测试...当Bucket显示NoSuchBucket说明是可以接管的，如果显示AccessDenied则不行。
MinIO 官网：https://min.io MinIO 是一个基于 Go 实现的高性能、兼容 S3 协议的对象存储。...它适合存储海量的非结构化的数据，例如说图片、音频、视频等常见文件，备份数据、容器、虚拟机镜像等等，小到 1 KB，大到 5 TB 都可以支持。...private String newFileName; /** * 文件路径 */ private String fileUrl; } 动态创建 Bucket 如何设置桶的权限...在MinIO中，可以通过设置桶策略来控制桶的访问权限。桶策略是一个JSON格式的文本文件，用于指定哪些实体（用户、组或IP地址）可以执行哪些操作（读、写、列举等）。...• Action：指定允许或拒绝的操作列表，如"s3:GetObject"表示允许读取对象。 • Effect：指定允许或拒绝操作的结果（必需）。
Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。...read_csv默认为“,”，read_table默认为制表符“\t”，如果分隔符指定错误，在读取数据的时候，每一行数据将连成一片 header 接收int或sequence，表示将某行数据作为列名，默认为...name:表示数据读进来之后的数据列的列名 4.文本文件的存储 文本文件的存储和读取类似，结构化数据可以通过pandas中的to_csv函数实现以CSV文件格式存储文件。...']) s3 = pd.Series([5,6],index = ['f','g']) print(pd.concat([s1,s2,s3])) 2.2两个DataFrame的数据 datal = pd.DataFrame...，当一个DataFrame对象中出现了缺失数据，而对于这些缺失数据，我们希望可以使用其他DataFrame对象中的数据填充，此时需要使用combine_first方法。
关于对象存储就介绍到这里，下面来看看在对象存储下的一些攻防手法。...理论上，如果公开权限文件的名称设置的很复杂，也能在一定程度上保证安全，但不建议这样做，对于敏感文件，设置为私有权限的安全性要更高。...AccessDenied 而加上对应的 User-Agent 时，就可以正常访问了 在实战中，可以去尝试读取对方的策略，如果对方策略没做读取的限制，也许就能读到。...其次在进行信息收集的时候，可以留意一下对方可能会使用什么策略，然后再去尝试访问看看那些原本是 AccessDenied 的对象是否能够正常访问。...，除了上面的将可原本不可访问的数据设置为可访问从而获得敏感数据外，如果目标网站引用了某个 s3 上的资源文件，而且我们可以对该策略进行读写的话，也可以将原本可访问的资源权限设置为不可访问，这样就会导致网站瘫痪了
就是将系统所要用的文件上传到云硬盘上，该云硬盘提供了文件下载、上传、预览等一系列服务，具备版本，权限控制能力，具备数据生命周期管理能力这样的服务以及技术可以统称为OSS OSS在项目中的使用 OSS对象存储在目前大部分项目中必不可少的存在...，Amazon简便存储服务）是 AWS 最早推出的云服务之一，经过多年的发展，S3 协议在对象存储行业事实上已经成为标准。...具备版本，权限控制能力 具备数据生命周期管理能力 作为一个对象存储服务，S3 功能真的很完备，行业的标杆，目前市面上大部分OSS对象存储服务都支持AmazonS3，本文主要讲解的就是基于AmazonS3...阿里云OSS兼容S3 七牛云对象存储兼容S3 腾讯云COS兼容S3 Minio兼容S3 我们为什么要基于AmazonS3实现 Spring Boot Starter 原因：市面上...看下图，有很多的配置，有的指定了默认值有的没有，可以到AmazonS3的官方文档熟悉相关配置，配置你所需要指定的配置信息等。
Python可视化数据分析07、Pandas_CSV文件读写 前言 博客：【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于...CSV文件操作 在Pandas模块中，使用to_csv()函数将DataFrame对象写入到CSV文件。...to_csv()函数的参数说明如下： path_or_buf：字符串或文件句柄，默认无文件路径或对象，如果没有提供，结果将返回为字符串。...使用gbk在用excel的时候能显示中文 import pandas as pd df = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3], "name": ["雷静", "小凤", "...="utf-8") # 使用gbk在用excel的时候能显示中文 CSV读取 import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv", encoding=
前言随着云计算和大数据技术的快速发展，对象存储已成为现代应用架构中不可或缺的一部分。MinIO是一个高性能、开源的对象存储服务器，兼容Amazon S3 API，非常适合用于存储大量非结构化数据。...它支持分布式部署，提供高可用性和强一致性，并且兼容Amazon S3 API，使得开发者可以轻松地将现有的S3应用程序迁移到MinIO上。....build() ); System.out.println("Object uploaded: " + objectName);}3.3 下载对象从桶中下载对象到本地文件...new File(destFilePath) ); System.out.println("Object downloaded: " + objectName);}3.4 删除对象从桶中删除指定的对象...build() ); System.out.println("Object deleted: " + objectName);}四、高级功能4.1 设置桶策略通过设置桶策略，可以控制对桶和对象的访问权限
（二）数据完整性破坏数据篡改如果数据在传输或存储过程中被恶意篡改，会影响基于该数据得出的分析结果的准确性。例如，在金融数据分析中，交易金额数据如果被篡改，可能导致财务报表出现错误，进而影响企业的决策。...- 如果是从网络路径读取文件，检查网络连接是否正常以及是否有网络权限限制。...可以使用Pandas的to_csv()等方法将原始数据保存一份副本。...例如：df.to_csv('backup_data.csv', index=False)版本控制利用Git等版本控制系统管理数据处理过程中的代码和数据文件。这样可以在出现问题时回溯到之前的正确版本。...从常见的数据泄露风险和完整性破坏问题出发，我们介绍了如何应对权限相关报错和数据类型转换报错，并提供了避免这些问题的方法。
数据我就按比较常见的列表嵌套字典来演示了，这种数据结构也是在各个场景下经常用到的数据结构[{},{},{}…] import pandas as pd data = [ {"name":...用to_csv方法仅需一行代码即可保存成功 df.to_csv("csv_file.csv",encoding="gbk",index=False) ?...注意事项： 1、一般情况下我们用utf-8编码进行保存，如果出现中文编码错误，则可以依次换用gbk，gb2312 , gb18030，一般总能成功的，本例中用gbk 2、to_csv方法，具体参数还有很多...，可以去看官方文档，这里提到一个index = False参数，表示保存csv的时候，我们不保存pandas 的Data frame的行索引1234这样的序号，默认情况不加的话是index = True...上面代码已经实现将我们构造的df数据保存MySQL，现在提一些注意点 注意事项： 1、我们用的库是sqlalchemy，官方文档提到to_sql是被sqlalchemy支持 文档地址： http://pandas.pydata.org
~# aws sts get-caller-identity SSRF利用得很好，现在让我们进一步探索将其升级到更大的东西 "RCE "的可能性。...我希望用著名的场景来升级它。 "创建一个RSA认证密钥对（公钥和私钥）" "以便能够从账户登录到远程站点，而不需要输入密码" 通过[上传后门]升级成功。 试图读取【S3 Bucket】内容。...尝试使用AWS CLI运行多个命令，从AWS实例中检索信息。然而，由于现有的安全策略，大多数命令的访问都被拒绝了。...~# aws s3 ls 调用ListBuckets操作时发生错误（AccessDenied）。.../cmd.php到s3://docs.redact.com/cmd.php 在这里，我们得到了一个成功的RCE! 简而言之，你可以通过多种方式将服务器端请求伪造升级为远程代码执行。
在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。 语法 这是从数组中删除多行的语法。...最后，我们使用 to_csv（） 将更新的数据帧写回 CSV 文件，设置 index=False 以避免将行索引写入文件。...最后，我们使用 to_csv（） 将更新的数据帧写回 CSV 文件，而不设置 index=False，因为行标签现在是 CSV 文件的一部分。...为此，我们首先使用布尔索引来选择满足条件的行。最后，我们使用 to_csv（） 将更新的数据帧写回 CSV 文件，再次设置 index=False。...('example_3.csv', index=False) 输出 运行代码前的 CSV 文件 − 运行代码后的 CSV 文件 − 结论 我们了解到 pandas 是一个强大而灵活的 Python
让我们通过导航到[/latest/meta-data/iam/security-credentials/]来检查我们当前的角色。...SSRF利用得很好，现在让我们进一步的漏洞挖掘，看看能否将其升级为威胁性更大的“RCE” 从 SSRF 到 RCE 我尝试了一些潜在的利用场景。...尝试读取[S3 Bucket]的内容： 尝试使用AWS CLI运行多个命令从AWS实例检索信息。但由于安全策略的原因，对大多数命令的访问被拒绝。...~# aws s3 ls An error occurred (AccessDenied) when calling the ListBuckets operation: Access Denied ?.../cmd.php to s3://docs.redact.com/cmd.php ? 我们成功将漏洞升级为了RCE！ ? 简而言之 将SSRF升级到RCE的方法很多，但这主要取决于你的目标环境。
在 Pandas 中，数据的保存和读取是非常常见的操作，以文件形式保存的数据可以方便数据的长时间存取和归档【保存为csv文件】使用 to_csv() 方法可以将DataFrame 保存为csv文件import...文件【读取csv文件】使用 read_csv() 方法可以从csv 文件中读取数据到 DataFrameimport pandas as pddf = pd.read_csv('a.csv')df这里没有指定行索引...，所以左边会自动生成0、1、2、3、4的序号，而原本的行索引会被视为第一列数据我们可以使用index_col参数指定第一列为行索引import pandas as pddf = pd.read_csv(...'a.csv',index_col=0)df【分隔符】我们可以用记事本打开a.csv这个文件查看一下在文件夹中找到a.csv，右键->打开方式->选择“记事本”可以看到，to_csv生成的csv文件，默认使用...as pddf = pd.read_csv('b.csv',index_col=0,sep=';')df此外，pandas还支持excel、SQL、json、html等多种文件格式的读写
注意：在上面例子中，我们使用的是 基于内存的权限认证，当然你也可以自由选择JDBC,LDAP或者基于其他技术的权限认证。....getPrincipal 方法返回从Spring SecurityContext中记录的登录的用户。...它很巧妙而且将你从不容易管理的jsp页面退出逻辑中解放出来。 你也许注意到上面没有出现 /login’，因为Spring Security默认会产生和处理。...输入一个USER角色的账户 提交表单, 你将看到AccessDenied（访问拒绝）页面 退出然后再次访问admin页面 输入错误的password（密码） 提供正确的...admin 权限的账户再次登录 现在尝试通过localhost:8080/SpringSecurityHelloWorldAnnotationExample/db 访问 db页面将得到AccessDenied
= pd.Series( [3,5,7], index = list('ABC'),name='s3' ) #指定name的作用：append到pd中的行索引标签 单独说明一点： Series的元素类型可以是不同的...这样，s1的索引变为从'a'开始。...s3.append(s2) #元素个数变为6个，并且索引可以允许重复，记住pandas中是允许出现重复的索引标签的。 ?...3.1 装载Series 先看一个没达到预期的装载，我们想把s3装载到pd_data中，调用append，API调对了，但是错误的是它们的索引不对应，所以： pd_data.append(s3) ?...可以观察到s3的name变为了加入后的行标签 以上，pandas的两种最重要的数据结构，弄明白了其原理，用起来便能顺手些，如有疏漏或错误，请指针。
2.1 写入压缩文件当我们使用to_csv()方法保存DataFrame到CSV文件时，可以通过设置compression参数选择不同的压缩方式。...假设我们有一个名为data.csv.gz的压缩文件，可以直接使用read_csv()函数加载它：# 从压缩文件中读取数据df = pd.read_csv('data.csv.gz', compression...常见问题及解决方案尽管Pandas对压缩文件的支持非常友好，但在实际使用过程中仍然可能会遇到一些问题。下面列举了一些常见的错误及其解决方法。...3.1 文件路径错误错误信息：FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data.csv.gz'原因：提供的文件路径不存在或拼写错误...=1000): process(chunk)这样可以避免一次性加载整个文件到内存中，从而有效防止内存溢出。
本文将从基础到高级，逐步介绍如何使用 Pandas 进行数据处理，并最终生成一份专业的数据报告。我们将探讨常见的问题、报错及解决方案，确保你在实际应用中能够更加得心应手。...一、Pandas 基础数据处理1. 数据读取与写入Pandas 支持多种文件格式的数据读取和写入，如 CSV、Excel、JSON 等。最常用的函数是 read_csv 和 to_csv。...数据类型不一致在实际数据处理中，数据类型的不一致是一个常见的问题。例如，某些数值字段可能被误读为字符串类型。这会导致后续计算时出现错误。解决方案：使用 astype() 函数强制转换数据类型。...内存不足当处理大规模数据时，内存不足是一个常见的瓶颈。Pandas 默认会加载整个数据集到内存中，这对于大型数据集来说可能会导致性能问题。...KeyError 错误KeyError 是指访问不存在的列名或索引时发生的错误。通常是因为拼写错误或数据结构变化导致的。
作者 / Shiu-TangLi，翻译 / 吴振东 校对 / 王雨桐，编辑 / 昱良 或许本文中的某些命令你早已知晓，只是没意识到它还有这种打开方式。 ?...Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程，但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。...如此一来，就可以避免选错分隔符这样的错误啦（数据不一定都是用逗号来分隔）。...你想要检查下“c”列中出现的值以及每个值所出现的频率，可以使用： df[ c ].value_counts( 下面是一些有用的小技巧/参数： normalize = True:查看每个值出现的频率而不是频次数...11. to_csv 这又是一个大家都会用的命令。我想在这里列出两个小技巧。首先是 print(df[:5].to_csv()) 你可以使用这个命令打印出将要输出文件中的前五行记录。
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