pandas是python数据分析必备工具，它有强大的数据清洗能力，往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理今天，鸟哥总结了pandas筛选数据的15个常用技巧，主要包括5个知识点：1.比较运算：、<、、、<、!2.范围运算：between(left,right)3.字符筛选:str.contains(pattern或字符串,naFalse)4.逻辑运算：&

摘要：GaussDB(DWS)支持在相同网络中，配置一个GaussDB(DWS)集群连接到一个MRS集群，然后将数据从HDFS中的文件读取到GaussDB(DWS)。MapReduce服务（MapReduceService，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据

ApacheKylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBayInc.开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。下面是单机安装采坑记，直接上配置和问题解决。找一台干净的机器，把hadoophivehbase从原有节点分别拷贝一

在2020年，你的数据仓库和基础设施需要满足哪些需求？我们总结了几下几点：首先，当下的企业正快速转向更实时化的模式，这要求企业具备对线上流式数据进行低延迟处理的能力，以满足实时（realtime）或近实时（nearrealtime）的数据分析需求。人们对从数据产生到数据可用之间延迟的容忍度越来越低。曾经几个小时甚至几天的

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Python作为一种多用途的编程语言，在量化分析领域也展现出了强大的应用能力。通过Python，我们可以对金融市场数据进行获取、清洗、分析和可视化，从而进行量化交易、风险管理和投资决策。本文将从入门到精通，带领读者深入探索Python在量化分析中的实战应用

云审计和大数据审计都是信息技术在审计领域应用的产物。云审计主要利用云计算技术的优势，实现审计数据的集中存储、处理和分析；而大数据审计则侧重于利用大数据技术的能力，对海量数据进行挖掘和分析，以发现潜在的风险和问题。虽然两者在某些方面有相似之处，但它们在数据结构、处理方式、技术应用等方面存在明显的区别。