最近遇到一个流量异常调用的接口,所以需要通过后台日志查看接口调用情况,先统计今天内接口的调用次数,再具体到对应的设备号,就知道哪台设备有问题了,初步想到wc和awk命令来筛选统计,但是真正去写的时候,发现很多写法都不太记得了,所以花了点时间去查手册,找资料,现在整理成博客,方便以后需要就马上统计出来,也分享出来,希望可以帮助需要的人
如果你是Linux用户,并且工作涉及处理和操作文本文件和字符串,那么你应该已经熟悉了uniq命令,因为它是最常用的命令。
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等,使用工具将原始数据转换为认识和知识(可视化或者模型),主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具,本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中,R和Python有很多相近的语法代码。
重复值处理主要涉及两个部分,一个是找出重复值,第二个是删除重复值,也就是根据自己设定的条件进行删除操作。
一般来说,在操作系统中会运行多个进程(几个到几千个不等),但一台计算机的 CPU 资源是有限的,如 8 核的 CPU 只能同时运行 8 个进程。那么当进程数大于 CPU 核心数时,操作系统是如何同时运行这些进程的呢?
1.FROM 执行笛卡尔积 FROM 才是 SQL 语句执行的第一步,并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接),生成虚拟表VT1,获取不同数据源的数据集。
这里详细说一下VALUES这个函数,它是使用列作为参数,结果是返回包含一列的一个表格。如果返回的结果只有一行,也可以作为单个值使用。
grep 是 Linux 下非常重要的一个工具,grep 全称是 Global Regular Expression Print,表示全局正则表达式版本。grep 是一个文本筛选器,其实也是搜索的功能,grep 的工作原理是,给定一个条件,我们也叫做模式,然后从文本中筛选出符合这个条件的内容,然后将这一行输出出来。有点类似于搜索引擎,在一个很大的文本中,筛选出满足设定条件的部分。grep在生物信息分析中,可以快速从文本中筛选出需要的内容。
来自经管之家 提问1: SPSS的文字类型处理问题,求大神教!! 在EXCEL中这样的数据类型转到SPSS怎么就成字符型再改为日期型还空白了呢? 解答: 这个确实就是字符型的 原因: Excel里的日
本次分享一个交通行业实战项目,这个项目是对出租车GPS数据进行分析,具体内容包括了数据理解、业务场景、数据处理、可视化等。
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容,主要对前两篇进行补充,把实际数据清洗场景下常用但零散的方法,按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类,以减少记忆成本,提升学习和使用效率。
limit语句用于限制由select语句返回的数据数量。使用select语句,会把符合调节的所有数据都筛选出来,如果只是想要一条数据,或是数据太多的情况下,只想要指定数据的数据,这时就可以再配合limit语句进行数量上的限制了。
在服务器接口测试中,我们经常会和各种日志打交道。一旦测试时服务端出现了问题,而单凭服务端的日志又不能发现问题原因的时候,往往开发要向我们测试人员询问客户端这边的情况,希望看看我们能不能提供一些有用信息,如错误返回内容,错误发生时间,哪些用例会出现问题等等。这时就需要我们来查找测试时的日志,从中筛选出有用的信息。
最近在公司遇一个需求,要从上个月甚至是半年的日志文件中筛选出用户首次访问站点,是通过什么入口跳转进来的,访问的资源有哪些等等一些信息,无奈日志实在太大,需要经过重重筛选才能获得到自己想要的数据。这其中用到的数据过滤,对上千万行,甚至上亿行文件内容比较,取文件交集、并集、差集等等操作,这其中不仅仅只是用到了awk一个操作,但我们这几期内容重点分享一下awk使用心得。
重复制造使用计划订单,不用生产订单,实际发生的料工费,由成本收集器进行归集,成本收集器做成本对象:用于生产量大且稳定,不要求对单独生产批次做成本核算的场合。工单做成本对象:用于需要对单独生产批次(工单)做成本核算的场景。
本部分算是对find强大功能的扩展使用方法说明。在find的基础上,我们可与(如xargs命令)等其它基本Linux命令相结合,即能创造出无限的命令行功能,比如:可以快速查找出Linux某个文件夹及其子文件夹中的重复文件列表。要实现这个功能在流程上是比较简单的,只要查找遍历出所有文件,再通过命令去比较每个文件的MD5就OK啦。
这看上去是个幼稚的问题,但我们还是一步步思考一下。数据以行为粒度存储,最简单的 SQL 语句是 select * from test,拿到的是整个二维表明细,但仅做到这一点远远不够,出于以下两个目的,需要 SQL 提供聚合函数:
本文介绍了Spark Streaming的用法,包括如何编写和运行基于流的应用程序,以及如何使用Spark Streaming来处理数据。此外,还介绍了Spark Streaming的API和如何使用它来执行各种操作,包括筛选和输出操作。
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。
最近发现自己特愿意扯和分享内容本身无关的事情,下述内容纯闲扯: pandas应该怎么分享困扰了我好久,但是看我公众号的朋友更困惑的是这个人为啥要分享pandas,分享这个东西有什么用呢?所以我决定先分享pandas能做什么,然后再从基础概念开始分享全面的知识点。我希望我的文章能成为某些朋友的中文API,将来应用遇到困难直接查询我的文章即可! 首先介绍什么是pandas panda我们很熟悉!蠢萌蠢萌,让人想抱起来捏两下的国宝! pandas是什么啦!遥记英文老师曾讲S是复数的意思! 那pandas就是!
1. 之前我们所学的都是DDL语句,接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……),values左边的括号不加时,默认代表对表的所有列进行插入,不忽略任何一列,加上括号时,可以自己指定某些列进行插入,但值得注意的是如果某些列没有default约束,你还将其忽略进行数据插入的话,则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据,括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
最近帮个客户处理点儿数据,结果发现,这位客户朋友日常的工作中,要做一份订单跟踪表,其实很简单,就是删除一些敏感的信息,然后筛选出其中的部分数据,然后复制粘贴到另一个表里,大概意思是这样:
我们都知道Linux操作系统,一般没有标配桌面窗口。使用 Bash 与操作系统对话。同时,Linux 操作系统,秉持了UNIX操作系统的“一切皆文件”的哲学思想,把各种类型的数据归纳为文件。
Wireshark的作者Gerald Combs,于1998年由于在校项目需求而开发,早期名为Ethereal。Wireshark是世界上最重要和最广泛使用的网络协议分析仪。
在维基百科中,正则表达式被形容是“使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里,正则表达式通常被用来检索、替换那些匹配某个模式的文本。”
还有一种就是通过rowId 排序(这种情况是当一行数据过大的时候) 直接上 流程图 :
Linux环境下的恶意软件大部分以shell脚本作为母体文件进行传播,而且,同一个病毒家族所使用的的恶意脚本往往具有极高相似性,新变种的脚本大部分是在旧变种脚本的基础上进行修改,新增或替换部分关键恶意代码,同时,不同家族之间的恶意脚本也可能出现代码互相借鉴,部分重合的情况。
在处理大型数据集时,很可能需要查找并获取唯一值,特别是唯一字符串。例如,在一个有100000条记录的数据集中,其中可能包含数百个唯一字符串,如果将这些唯一记录提取出来,那么数据清理会变得更容易。
小勤:你教我用Power Query导入Excel文件的方法还是有问题啊,导进来的数据翻倍了!!!
文章背景: 工作中,有时需要计算某一单元区域内不重复数字的个数。可以借助COUNTA和UNIQUE函数完成这一需求。下面介绍两种场景。
导语:花10%的时间,熟练掌握Power Query的基础操作,解决80%的问题,再或10%的时间,掌握一些儿基础的M函数,再解决15%的问题,剩下的5%,需要的时候问人吧。
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
当我们鼠标单击“显示值”列的任一单元格,在编辑栏里,我们可以看到其“内核”其实是和输入值一致的。
1、此题比较简单,考察聚合函数sum。常用的聚合函数还有count、max、min
需求1:num1=1,2,3,4,我的需求是把num1中的每个元素平方后组成新列表。
今天楼主给大家列一下关于数据库几个常见问题的要点,如果大家对其中的问题感兴趣,可以自行扩展研究。
LeDock是苏黎世大学Zhao HongTao在博士期间开发的一款分子对接软件,专为快速准确地将小分子灵活对接到蛋白质而设计。
背景 语言选择:一方面,个人喜好选择了golang,另一方面,编译型语言,理论上速度会好一些。 其他原因:历史工具是shell使用各种linux命令实现的,在过滤日志这一块不是很精准。 工具构想 解决当前存在的问题,日志查询不完整 效率更高效 分析功能更全面 支持多种输出,方便后续告警分析使用 工具实现历程 工具设想: 首先,如何准确的找到日志数据? 日志目录下会有很多的日志文件,各式各样的日志内容 日志会不断的回滚,每一种日志都会有回滚数量个日志文件 解决方案的迭代过程 筛选必要文
这其实源于一个实际的工作问题,简化后的情况如下:先按合同号匹配数量,如果合同号没有匹配到,再按计划号匹配。即多重匹配取数:
【1、PQ-常见错误】 直接展开表数据丢失列问题:要合并的数据有不同的列时,直接展开可能会出现数据丢失。 📷 【2、PQ-M】 标记新老客户 📷 【3、PQ-M】 产品工序分组加索引:给每个产品下的每个工序按顺序添加编号。 📷 【4、PQ-M】 将产品和价格信息处理成规范明细数据(拆分到行并对应) 📷 【5、PQ-M】 将数据按右对齐分列 📷 【6、PQ-操作】 带空数据的筛选及需要注意的问题 📷 【7、PQ-操作】 筛选出最近七天的数据 📷 【8、PQ-从操作到M】 将英文月份转为数字 📷 【9、PQ-M
今天跟大家分享excel筛选功能中隐藏的高级筛选功能! excel中的筛选窗口中,一直隐藏着一个不起眼的小菜单——高级:(如下图) 按照微软软件一贯风格,藏得越深,功能越逆天(数据分析工具库就是这样,
简单说就是两个表的两两组合,产生不重复的记录集,如A表有10行,B表有20行,两两组合出来的结果为200行,A表的第1行与B表关联,产生20条记录,A表总共10行数据,所以总共产生了20*10=200行数据。
今天遇到一个问题就是mysql中insert into 和update以及delete语句中能使用as别名吗?目前还在查看,但是在查阅资料时发现了一些有益的知识,给大家分享一下,就是关于sql以及MySQL语句执行顺序:
Java8 的新特性主要是 Lambda 表达式和流,当流和 Lambda 表达式结合起来一起使用时,因为流申明式处理数据集合的特点,可以让代码变得简洁易读。 01 流如何简化代码如果有一个需求,需要对数据库查询到的菜肴进行一个处理:筛选出卡路里小于 400 的菜肴对筛选出的菜肴进行一个排序获取排Java8 的新特性主要是 Lambda 表达式和流,当流和 Lambda 表达式结合起来一起使用时,因为流申明式处理数据集合的特点,可以让代码变得简洁易读。
大家在学习R语言的时候,大多参考《R语言实战》这本书,但这本书年代过于久远(中文第二版是2016年),主要着力点也是在R base上,R语言可视化的ggplot2包也只是简要介绍,而对于tidyverse包,《R语言实战》并未涉及,这也导致R语言的学习难度增加,今天我们给大家引入tidyverse包的学习。
作为数据分析师,每天需要花费大量的时间来分析与挖掘数据当中隐藏的信息,发现新的价值,而现在绝大多数公司都是将数据存放在Mysql数据库当中,今天小编来分享25个针对每个数据分析初学者而言都需要掌握的SQL查询语句。
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