0基础入门 docker 部署 各种 Prometheus 案例

Wesley13
• 阅读 617

0基础入门 docker 部署 各种 Prometheus 案例

[TOC]

大家好, 学点xx 系列也推出一段时间了。虽然 yann 能力有限,但还是收到了很多鼓励与赞赏。对这个系列 yann 还是很喜欢的,特别是 Prometheus 篇,在期间经历公众号 100 篇文章纪念,和一次较大的改版。真的是很难忘的一个篇章,下面带领大家回顾下。

第 1 部分 出发

部署

在之前的分享中 yann 说需要准备个配置文件,然后使用 docker 就可以把 Prometheus 启动起来了,其实这是不完整的。起来的只是服务端,他还需要客户端,或者说还需要帮它提供 metrics 的各种模块。

让我们依次来完成这个事情,首先完成一个 prometheus 的yml配置文件。这里, yann 从官网拿了一个实例的配置文件,虽然内容很多,但没有做任何修改。同样,你也可以直接用这个文件让它跑起来,后面我们会有个篇章来分析配置文件的详细内容。

prometheus.yml
global:scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds. # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).external_labels:  monitor: 'codelab-monitor'# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:# Here it's Prometheus itself.scrape_configs: # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.- job_name: 'prometheus'   # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.  scrape_interval: 5s  static_configs:    - targets: ['localhost:9090']
启动服务端

准备好配置文件以后,你可以用 docker 命令,挂载上这个配置文件,把 Prometheus 启动起来。

请注意一下配置文件的位置,yann 写的是自己服务器的文件路径,你需要改成自己的。

如果没有报错的话,服务端就起起来了,请用端口查看命令确认一下相应的端口有没有起来。注意,不要使用 docker ps 来查看。原因 yann 后面会说。

docker run -d \   --net=host \   -v /home/data/prom/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \  prom/prometheus
启动客户端

用同样的方法把客户端 node-exporter 也启动起来,确认9090和9100端口是存在的。

docker run -d \ --net="host" \ --pid="host" \ -v "/:/host:ro,rslave" \quay.io/prometheus/node-exporter \ --path.rootfs=/host

以上两组命令都来自官网的文档。


初始界面

如果一切正常的话,我们可以来查看到下面的效果,截图的IP地址是yann 服务器上面的,你可以换上自己的来试一下。

网址 http://10.10.13.15:9090/graph

0基础入门 docker 部署 各种 Prometheus 案例

输入 IP 地址:9090 端口默认会到达这个网址。这个界面可以选择相关项目进行一些查询操作,也可以选择查询的项目的时间范围。

metrics

部署好Node Exporte 后可以看到。

另外,http://10.10.13.15:9100/metrics 也可以看到相同的输出。

0基础入门 docker 部署 各种 Prometheus 案例

targets界面

网址 http://10.10.13.15:9090/targets

这个页面可以看到现在监控的目标。如图,yann 现在监控了两个项目:一个是自身的 9090,一个是客户端 9100,状态都是正常的。


避坑

在这个配置中 yann 遇到了两个坑,现在也给大家分享出来,避免其他人也陷入进来。

端口消失

第一个坑准确来说也不算是坑,是 docker 的一个参数,只不过 yann 不是经常用。

--net=host

当配置了这个参数时, 表示直接打通容器网络与本地网络。相对的 docker ps 上看不到容器的端口,一定要用端口查看命令看才能看得到。

描述可能比较抽象,yann 放了一个截图。可以看到查看状态的时候完全看不到容器的端口。

端口冲突

另外一个坑和上一条问题相关,因为在 docker ps 命令下没有过滤到端口。所以 yann 认为并没有端口冲突。实际上它和 yann 前些天部署的 elasticsearch-head 是冲突的,大家都是9100。如果有近期内搞过 ES 的同学要特别注意这一点。

433cab2b4724       mobz/elasticsearch-head:5                             "/bin/sh -c 'grunt s…"   11 days ago         Created                     9100/tcp  

当时 elasticsearch-head 因故又使用了安装包部署,这次的容器用了 --net=host 的网络设定,结果就在宿主机里杠上了。

第 2 部分 图表

图表

grafana 的部署相对简单

docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

一行命令搞定, 确认3000 端口存在以后,在浏览器上访问就好。

例如:http://10.10.13.15:3000/


如果问 grafana 难不难?大多数人都会感觉挺简单的:「不就是个可视化工具么,数据都有了,还怕表出不来?」。

其实还真有点难度, 主要原因就是找不到设置的地方;外加语言障碍(目前 yann 手里还没有中文版,有的筒子千万给我留言)。我们来一步一步看。

数据源

相比起来, 数据源还是比较好设置的, 如果是新部署向导程序还存在的话, 直接会引导过去。

如果是中途接手他人的项目的状况,也不用担心。yann 保证只拿到帐号密码,没人指导的情况下, 你也是可以把数据源配置出来的。

不过要注意下 Whitelisted Cookies , 这个框以前版本是没有的,yann 先填了个 none 跳过。

仪表盘

接下来是 dashboard,改配置仪表盘了。

很直观,然后

(此处感谢小熊)

「是选 Visualization (可视化) 对吧, 我已经看到图表的标志了。接着选择 Graph , 图表我来了」。

0基础入门 docker 部署 各种 Prometheus 案例

^^ 是不是有点无从下手。

各位不要笑, yann 最早也是坑在这里的。


开启图表

娱乐节目结束, 现在开始设置一个图表出来。

其实正确设置的位置是在上边一个按钮那里。

0基础入门 docker 部署 各种 Prometheus 案例

Metrics 栏目随便选择一个就可以了。

结果演示

还有另外两个按钮,是一些设置和告警, 自己看一下就好了。

最后, 设置需要保存一下,保存按钮在这里。

补充一下。设置完成后, 后期想调整 dashboard 也是在这里。找不到设置按钮,顺着左上角 田字白方块 点来点去的大有人在,笑。

第 3 部分 数据库

冒烟部署

闲话就此打住,先来操作。昨天的时候,我们曾经在 grafana 上弄出图表了。那么今天的任务。是产生很多的图表来应付mysql的日常需要。

怎么样产生大量的图表呢?一个一个设定当然是很累的,于是我们就想到了模板,先去官方的网站上先下套模板回来。

就你了。

导入模板,配置数据源。很顺利的图表就出来了,唉,好像少点什么,先不管他。

?为什么我的图表一直都是异常状态呢?设置数据源的时候,数据库连接测试也通过了,难道是权限不足让我们看看日志。

果然是权限不足,让我们加权限,还不行?我再加,我用root访问总可以了吧,什么,居然还不行。

撞墙之后开始反思。日志给出的信息比较有限,没有权限访问,不一定是账号没权限,先看看有没有这个库,果然没有?再分析一下搜索语句,终于发现了。原来这个模板是比较特殊的一个,它需要导入一个数据库进去。尝试操作了一下。终于不报异常了。

# 下载 https://github.com/john1337/my2Collectormysql --user=root -p < my2.sql# 赋权  CREATE USER 'grafanaReader' IDENTIFIED BY 'Abcd1234';  GRANT SELECT ON my2.* TO 'grafanaReader'@'172.17.%.%' IDENTIFIED BY 'Abcd1234';

这是我很早以前部署 prometheus 时候犯的一个错误。当时也没有那么意识到 exporter 的作用。找到一个包,下载下来就开始使用。

这个模板虽然和平常的不太一样,但并不是完全没有用处。如果有些环境,不是那么方便安装插件,反而容许导入表的话,是可以使用这种方法的。


正常部署

现在,我们来使用比较常规一些的方法部署 Mysql的图表。

更新用户权限

GRANT SELECT ON performance_schema.* TO 'yann'@'%' IDENTIFIED BY 'Abcd1234';

mysqld-exporter 部署

# docker network create my-mysql-networkdocker run -d \ --net="host" \-e DATA_SOURCE_NAME="yann:Abcd1234@(10.10.13.15:3306)/" \prom/mysqld-exporter

注意:

mysql 数据库一般有单独的容器网络。yann 之前选择了与宿主机互通, 现在也不方便改回来了。自己部署的话, 注意注释掉的语句,当然docker 命令也需要调整。

prometheus.yml 也调整一下, 这里先给出调整内容。整体配置后面会说明。

- job_name: linux_mysql  static_configs:    - targets: ['10.10.13.15:9104']      labels:        instance: yanns_mysql

添加了一个 job,修改后重新部署 prometheus 容器。

查看

再次访问 targets 网页,已经有新内容出现了。

http://10.10.13.15:9090/targets

0基础入门 docker 部署 各种 Prometheus 案例


开启图表

使用 mysqld-exporter 之后, 开启的数据源就是 prometheus 了。这一点请切记,很多同学因为是 Mysql 的监控, 就直接去添加了 Mysql 的数据源,然后奇怪为什么一直没有输出。

0基础入门 docker 部署 各种 Prometheus 案例

另外,图表的模板,也使用导入的方式,文件在这里:

git clone https://github.com/percona/grafana-dashboards.git  # 仓库                  ls grafana-dashboards/dashboards

PMM

最后, 再奉送一个我司在正使用的 PMM 的部署说明。

Percona监控和管理(PMM)是一个用于管理和监控MySQL和MongoDB性能的开源平台,其他详细介绍请自行百度。

部署

docker run -d \  -p 8089:80 \  -v pmm-data \  --name pmm-server \  --restart always \  percona/pmm-server

除了监控平台以外, 数据库服务器上还要安装 Client 并配置。当然,这不是今天的主题所以略过。

第 4 部分 服务器

监控

系统的 Agent 其实之前就部署好了。前两天 Prometheus 配置时候 启用的两个端口 9090 和 9100 ,其中9100 就是系统 Agent的端口,另外 提一下 9104 是Mysql的。

这里简单介绍一下配置文件:

# 全局global: # 默认抓取周期scrape_interval: 5s  # 规则的默认周期,比如持续30秒则匹配evaluation_interval: 30s # 规则文件,先不涉及# rule_files:# 抓取配置scrape_configs:   - job_name: "node"  static_configs:   - targets:       - "localhost:9100"# Alertmanager 告警相关配置alerting:alertmanagers: - scheme: https  static_configs:   - targets:     - "localhost:9093"

这是一个比较精简的配置文件,可以参考一下。另外注意,配置文件是 yaml 格式,需要注意对齐。

我们添加一下操作系统的监控配置。

- job_name: linux01  static_configs:    - targets: ['10.10.13.15:9100']      labels:        instance: yanns_linux

job 和 instance 的区别是,一个job 可以包含多个不同 IP 不同端口下的进程。

添加完成


查询

现在我们来演示一些数据的查询 :

文件系统可用字节数

node_filesystem_avail_bytes

效果如图:

显示了各个分区的可能空间, 当然纯数字是比较难以阅读的, 可以加上一些处理

常用的一些性能指标

下面是一些常用的查询语句, 大家可以自己试一下:

# cpu100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="linux01",mode="idle"}[5m])) * 100)# memnode_memory_MemFree_bytes{job='linux01'}# diskrate(node_disk_read_time_seconds_total{job='linux01', device='sda' }[5m]) * 512# networkrate(node_network_receive_bytes_total{job='linux', device!='lo'}[5m])

注意:exporter 对应字段的名字,根据版本不同会有所改变,如果查询没有结果,请自行调整。


告警

告警的配置略为繁琐, 我们从头开始梳理。

更新prometheus.yml

# 增加alerting:alertmanagers:- static_configs:  - targets:      - 10.10.13.15:9093rule_files:- '/etc/prometheus/alert.rules'

映射 alert.rules 文件

docker run -d --net=host \-v /home/data/prom/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \-v /home/data/prom/alert.rules:/etc/prometheus/alert.rules \--name prometheus-server6 prom/prometheus

alert.rules 的内容

groups:- name: examplerules: # Alert for any instance that is unreachable for >5 minutes.- alert: InstanceDown  expr: up == 0  for: 5m  labels:    severity: page  annotations:    summary: "Instance {{ $labels.instance }} down"    description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 5 minutes.groups:
Alertmanager配置文件
global:  resolve_timeout: 5mroute:  receiver: 'default-receiver'  group_wait: 30s  group_interval: 1m  repeat_interval: 1m  group_by: ['alertname']  routes:  - match:      severity: critical    receiver: email-mereceivers:- name: email-meemail_configs:- to: GMAIL_ACCOUNT  from: GMAIL_ACCOUNT  smarthost: smtp.gmail.com:587  html: '{{ template "email.default.html" . }}'  auth_username: "GMAIL_ACCOUNT"  auth_identity: "GMAIL_ACCOUNT"  auth_password: "GMAIL_AUTH_TOKEN"   - name: 'default-receiver'    webhook_configs:    - url: http://webhook-dingtalk/dingtalk/send/      send_resolved: true

部署Alertmanager

docker run -d  --net="host" -v /home/data/prom/config.yml:/etc/alertmanager/config.yml  --name alertmanager prom/alertmanager

简单说明一下, alert.rules 负责定义 哪种情况触发报警。而 Alertmanager 定义检查报警的情况以及告警媒介,例如邮件,钉钉等。

以下是一些配置截图展示:

更新配置后, 规则已经显示出来了

alertmanager 的页面,内容偏重组件自身的状态

访问 http://10.10.13.15:9093/#/alerts

关掉 mysqld_exporter 后产生的告警

0基础入门 docker 部署 各种 Prometheus 案例

第 5 部分 容器

部署

监控 Docker 需要 Prometheus、cAdvisor 和 Grafana。另外两个之前已经部署过, 我们来看一下 cAdvisor。

cAdvisor 可以对节点机器上的资源及容器进行实时监控和性能数据采集,包括CPU使用情况、内存使用情况、网络吞吐量及文件系统使用情况。

部署

这个软件属于开箱即用类型, 部署方便,以下为官方示例。

docker run \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:ro \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \ --publish=8081:8080 \ --detach=true \ --name=cadvisor \ --privileged=true \google/cadvisor:latest

已经部署完毕

配置

Prometheus 的配置文件也需要更新一下,给 prometheus.yml 追加 job:

 - job_name: cadvisor  static_configs:     - targets: ['10.10.13.15:8081']      labels:        instance: yanns_docker
启动

再次启动 Prometheus :

docker run -d --net=host \-v /home/data/prom/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \-v /home/data/prom/alert.rules:/etc/prometheus/alert.rules \--name prometheus-server7 prom/prometheus

效果

添加完成,cadvisor 的管理界面如下,一只可爱的猫头鹰。


Docker

可爱的猫头鹰召唤出来了,让我们再来配置一下相关的图表。第一步还是添加数据源,这个操作我们应该已经轻车熟路。

数据源

提供一张图片供大家参考,具体操作就省略了。

导入模版

数据源配置置好后,再来导入模板,在 Grafana 中有一个非常简单的方式,就是把模板的序号输进去就可以进行导入。如图,本次需要用到的模板是193号。

效果

最后就是监控效果了。如图,配置好模板就会出现本机所有 Docker 的相关信息,请大家自行尝试。


Etcd

我们先来介绍下这个软件 ,Etcd 是CoreOS开发的一个分布式一致性键值存储系统。作为 Kubernetes 的默认数据库为人熟知。

因为 yann 的环境以前部署过k8s,所以已经有etcd组件了,这次我们不从头开始部署 Etcd ,只是简单演示一下 Etcd 的使用。

命令

Etcd 比较特殊的部分就是经常需要带着版本标识和证书来执行命令。否则的话会报错或有相当的功能限制。详情请看下面的命令举例。

   ETCDCTL_API=3 /opt/k8s/bin/etcdctl \   --endpoints=https://10.10.13.15:2379 \   --cacert=/etc/kubernetes/cert/ca.pem \   --cert=/etc/etcd/cert/etcd.pem \   --key=/etc/etcd/cert/etcd-key.pem endpoint health

添加 Job

在了解基本的情况以后,让我们来监控etcd。首先,在 Prometheus 的配置文件上新加一个 job 任务。注意,这次与往常不同,Ca 证书和 Etcd 自身的证书也写入了配置文件之中。

prometheus.yml 追加部分:

- job_name: 'etcd'  scheme: 'https'  tls_config:    cert_file: '/etc/ssl/etcd.pem'    key_file: '/etc/ssl/etcd-key.pem'    ca_file: '/etc/ssl/ca.pem'  static_configs:  - targets: ['10.10.13.15:2379']
启动应用

既然配置中有相关内容,自然也需要提供文件。我们重新撰写了启动命令,把三个证书文件挂载到了容器里面,如下:

  docker run -d --net=host \-v /home/data/prom/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \-v /home/data/prom/alert.rules:/etc/prometheus/alert.rules \-v /etc/etcd/cert/etcd.pem:/etc/ssl/etcd.pem \-v /etc/etcd/cert/etcd-key.pem:/etc/ssl/etcd-key.pem \-v /etc/kubernetes/cert/ca.pem:/etc/ssl/ca.pem \--name prometheus-server8 prom/prometheus

Docker 的启动命令是越来越长了。把证书挂到容器里面,确实不是一个很合理的操作。不过我们现在仅仅作为演示,并不作为实际的解决方案。同时,prometheus 有对应开发 Kubernetes 专用的版本 kube-prometheus。里面有完善的相关解决方案,后面有机会可以给大家分享。

挂载好文件后,启动 Docker,同时打开普罗米修斯的控制页面,就看到了新的 Target 挂载成功了。

之后同样是导入模板,这次的模板号是3070,下面两幅截图是Etcd监控的截图,供大家参考。

第 6 部分 延伸

权限

在前面的介绍中, yann 有意回避了一些复杂的问题。比如说每次下载的模板不可能完美匹配,我们需要一些自己定制的图表;或者模板太多了,我们需要精减一些项目;要么干脆需要特定的图表只给特定的人看。林林总总, 现实中都会遇到的, 今天来梳理一下。

组织

Orgs 是一个比较神奇的功能。不同组织之间, 数据源独立, 仪表版也独立,甚至彼此之间不能共享。比较推荐的方法是建立多个组织,按部门或业务线来划分,然后组合起来赋权给用户。

纯语言描述比较抽象, 我们来演示一下,这是该功能的位置。

建立一个组织,yann fans 俱乐部 (害羞)

检查数据源和仪表板

不同的组织,数据源也不一样。如图,Grafana 中之前设定好的数据源全部消失了,同样仪表版也没了,说明组织是隔离性比较强的。这个分隔方式有点类似 Docker 。

api

既然提到组织,我们再了解一下相关的赋权功能 API。这个功能有点像阿里云上的 AccessKey,持 Key 的人可以做权限内的操作,比如说浏览、修改甚至管理整个 Ggrafana。这个API的具体用法,请看下面截图演示。

演示一下

0基础入门 docker 部署 各种 Prometheus 案例

生成的 API key

0基础入门 docker 部署 各种 Prometheus 案例

除了 key 之外, 截图里面,靠下部分举例的就是操作方式,下面还会有相关讨论。


模板变量

除了 Orgs “组织”,Grafana 还有另一个很特色的功能:模板变量。

说到这里,让我们来思考一个问题:一组应用或多台服务器之间,监控项目的区别到底在哪里呢?

答案是 IP、端口、应用的名称或标签不一样。根据这个特点,我们可以把这些不一样的部分做成变量,然后就可以使用一套模板对应一组同类型应用及服务器的监控。

变量举例:

变量的制作方法如下:需要提供变量名称、获取类型、标签及是是否隐藏。然后在查询框 Query Options ,选择数据源并填写查询语句。通过查询的方式从数据源里取出一系列值,有必要的话,还可以用正则表达式来进一步获得准确的输出。

这样做出来的变量,就可以在仪表板上使用了。需要注意的是 Grafana 是一个前端项目,变量操作需要建立在已有数据的基础上,如果数据源 Prometheus 里面没有相关数据相匹配的记录,生成再多变量也是无可奈何的。


文件格式

最后,我们来了解一下 Json 的数据结构。如图所示,图表及仪表板都可以导出为 Json 格式。也就是说我们之前玩的不亦乐乎的导入功能,其实就是厂家或第三方做好并导出来的仪表板的 Json格式。

对比导出的 Json 文件,就会发现大部分内容都是相同的,替换 认证字段、data和仪表板名称就可以生成对应组织的仪表板。

基于这个特点,我同事有了一个想法:“说我们去写一些前端页面,然后让其他部门同事使用不同 API 发起 POST 的请求,然后再把拼接好的命令及 Json 文本打进去,是否就可以做成自定义提交,按个人需求自助生成图表呢?这样运维同事就解放了。

然后把这个需求和前端同事一说,人家说「你 Grafana 就是个前端项目,你用另写一套前端去修改一个前端的提交文件,不觉得很二么? 」 ,无言以对。

以上为自产小段子,不必当真。这个话题涉及到了HTTP网页的 POST 提交过程,有兴趣的同学可以尝试一下。不一定要写代码,使用一些测试工具,比如 POSTMAN 也可以做到类似的效果,这里就不给出事例了。


今天是总集篇,只是把之前笔记回顾一下。居然有这么多细节,再一次感慨,分享东西出来,对自己提升真的挺大的。

点赞
收藏
评论区
推荐文章
blmius blmius
3年前
MySQL:[Err] 1292 - Incorrect datetime value: ‘0000-00-00 00:00:00‘ for column ‘CREATE_TIME‘ at row 1
文章目录问题用navicat导入数据时,报错:原因这是因为当前的MySQL不支持datetime为0的情况。解决修改sql\mode:sql\mode:SQLMode定义了MySQL应支持的SQL语法、数据校验等,这样可以更容易地在不同的环境中使用MySQL。全局s
皕杰报表之UUID
​在我们用皕杰报表工具设计填报报表时,如何在新增行里自动增加id呢?能新增整数排序id吗?目前可以在新增行里自动增加id,但只能用uuid函数增加UUID编码,不能新增整数排序id。uuid函数说明:获取一个UUID,可以在填报表中用来创建数据ID语法:uuid()或uuid(sep)参数说明:sep布尔值,生成的uuid中是否包含分隔符'',缺省为
Jacquelyn38 Jacquelyn38
3年前
2020年前端实用代码段,为你的工作保驾护航
有空的时候,自己总结了几个代码段,在开发中也经常使用,谢谢。1、使用解构获取json数据let jsonData  id: 1,status: "OK",data: 'a', 'b';let  id, status, data: number   jsonData;console.log(id, status, number )
Wesley13 Wesley13
3年前
Java获得今日零时零分零秒的时间(Date型)
publicDatezeroTime()throwsParseException{    DatetimenewDate();    SimpleDateFormatsimpnewSimpleDateFormat("yyyyMMdd00:00:00");    SimpleDateFormatsimp2newS
Stella981 Stella981
3年前
KVM调整cpu和内存
一.修改kvm虚拟机的配置1、virsheditcentos7找到“memory”和“vcpu”标签,将<namecentos7</name<uuid2220a6d1a36a4fbb8523e078b3dfe795</uuid
Wesley13 Wesley13
3年前
mysql设置时区
mysql设置时区mysql\_query("SETtime\_zone'8:00'")ordie('时区设置失败,请联系管理员!');中国在东8区所以加8方法二:selectcount(user\_id)asdevice,CONVERT\_TZ(FROM\_UNIXTIME(reg\_time),'08:00','0
Wesley13 Wesley13
3年前
00:Java简单了解
浅谈Java之概述Java是SUN(StanfordUniversityNetwork),斯坦福大学网络公司)1995年推出的一门高级编程语言。Java是一种面向Internet的编程语言。随着Java技术在web方面的不断成熟,已经成为Web应用程序的首选开发语言。Java是简单易学,完全面向对象,安全可靠,与平台无关的编程语言。
Stella981 Stella981
3年前
Django中Admin中的一些参数配置
设置在列表中显示的字段,id为django模型默认的主键list_display('id','name','sex','profession','email','qq','phone','status','create_time')设置在列表可编辑字段list_editable
Wesley13 Wesley13
3年前
MySQL部分从库上面因为大量的临时表tmp_table造成慢查询
背景描述Time:20190124T00:08:14.70572408:00User@Host:@Id:Schema:sentrymetaLast_errno:0Killed:0Query_time:0.315758Lock_
Python进阶者 Python进阶者
9个月前
Excel中这日期老是出来00:00:00,怎么用Pandas把这个去除
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据筛选的问题。问题如下:这日期老是出来00:00:00,怎么把这个去除。二、实现过程后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个思路和代码如下:pd.toexcel之前把这