从numpy的int64 转化成的decimal是不支持的，意思就是说不能直接转换。 ~~~ df_datas = pd.read_excel(excel_file) nrows=df_datas.shape[0] ncols=df_datas.columns.size index_list = d ...
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2019-12-01 19:01:02
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一、查询系统整体磁盘使用情况 1、 基本语法 df -lh 2、把/dev/sdb1在/home/newdisk下的挂载给清除掉 第一种方式：umount /dev/sdb1 第二种方式： umount /home/newdisk 3、查询指定目录的磁盘占用情况 基本语法 du -h -s 指定目录 ...
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2019-12-01 17:14:05
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//dp+dfs+贪心 //记一个全局变量 #include<iostream> using namespace std ; const int N=55; int n; int ans; int q[N]; int up[N],down[N];//表示上升子序列结尾和下降子序列结尾 void df ...
df 查看磁盘空间 df -h (加了之后就有单位了) free 指令，查看内存使用情况 free -m（表示一mb单位进行查看） head 查看一个文件的前n行，如果没有n 就默认为前10行 head 加文件路径 head -5 加文件路径（查看前5行） tail 查看一个文件的末n行，如果不指定 ...
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2019-11-29 13:15:44
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Linux系统实现虚拟内存有两种方法：交换分区（swap分区）和交换文件 交换文件 查看内存：free -m , -m是显示单位为MB，-g单位GB 创建一个文件：touch /root/swapfile 使用dd命令，来创建大小为2G的文件swapfile: dd if=/dev/zero of= ...
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2019-11-29 00:39:21
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import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9], 'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]}) df df1 = df.values.tolist() df1 df2 = [tuple(x) for ...
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2019-11-29 00:28:50
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Ansible其实一个it运维自动化工具，主要是完成it基础设施的配置应用的部署，可以对百十台的主机，上千台的主机进行管理，它一直强调的是：简单易用，所以我们就能很快的上手它，所以不需要好的基础能力简单-----减少学习的成本：它使用易读的描述语言部署的文件。无需特殊编码技能：也就是它不需求你会开发，你就能很快的上手使用。任务按顺序执行：ansible执行就是按你的任务从上到下依次去执行，所以很好
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2019-11-28 09:16:21
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top命令经常用来监控linux的系统状况，比如cpu、内存的使用，程序员基本都知道这个命令。按 q 退出 2、free -m:看内存占用 主要看第一行Mem 总共 15710 M , 使用了 823 M , 剩余空闲 7895 M 。这个shared 223M 也不知道用在哪里。 3、 df -h ...
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2019-11-27 20:47:06
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# 读取数数据， 查看数据结构 df_raw <- read.csv("sms_spam.csv", stringsAsFactors=F) str(df_raw) length(df_raw$type) # 将数据分为特征值矩阵 X 和 类标向量y 两部分，将 y 换为因子 X <- df_raw ...
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2019-11-26 19:15:47
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pandas数据处理 1、删除重复元素 重复行判断 df.duplicated() # 重复行 显示为True,其他False (重复行第一次出现不为重复) keep : 默认first 从前往后看, last 从后往前看 (重复出现的行) subset=['B','C','D'] 默认对整行判断, ...
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2019-11-24 12:11:00
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