根据小时和天填充缺少的值是指在时间序列数据中,如果某些小时或天的数据缺失,可以通过填充的方式补全这些缺失的值。填充缺失值可以使用多种方法,下面介绍几种常见的填充方法:
对于小时和天的填充缺失值,可以根据具体的数据特点选择适合的填充方法。在腾讯云中,可以使用云原生数据库TDSQL、云数据库CDB等产品来存储和处理时间序列数据,并结合云函数SCF、云监控CM等产品进行数据填充和监控。具体产品介绍和链接如下:
========================================= 判断缺失值is.na、缺失值的填补which、缺失值所在行的删除na.omit (test<-data.frame(...$Ozone)) 可用sum()和mean()函数来获取关于缺失数据的有用信息 sum(is.na(airquality$Ozone)) #查看缺失值的个数 sum(complete.cases(airquality...,data = Solar.R_train) summary(Solar.R_fit) airquality[index2,"Solar.R"]R_fit,newdata...= Solar.R_test) mice::md.pattern(airquality) #knn和bag缺失值插补(利用caret包中的preProcess函数,method参数有多种方式可选) question...和2了 table(question$性别) #最后结果:knn不适合处理该数据,需要做哑变量处理,再套模型 #举例10:利用袋装算法进行缺失值插补(只能对数值型变量处理) question<-read.csv
down gene5 1.6186835 -1.8350010 0.07323936 none gene6 3.3965326 -2.2189805 0.04056557 down 下面是用R实现的几种方式...: 目标:筛选差异基因,标注上调下调 p.value小于0.05,且logFC绝对值大于1的为DEG 先建立模拟数据 set.seed(1445) df <- data.frame(expr = runif...p.value <= 0.05#p.value<0.05 test_up =1#上调 test_down <- df$logFC <=-1#下调 第一种方法:逻辑判断转为数字1和0...,然后赋值 添加列,下调的乘以10的原因属个人喜好,但我觉得很有用 library(dplyr) df <- mutate(df, regulation=test_p+test_up+10*test_down...(test_down|test_up) ~ "none") 第七种方法:逻辑判断转为数字1和0,然后用函数和for循环来标记 先写函数 my_regulation <- function(x){ if
覆盖建站/短视频等热门场景,提供媒资管理、短视频 SDK、小程序插件和播放器云+端一体化能力,助您抓住视频风口
在我们的工作中经常遇到这样一个问题,在页面中保存一条数据,有个字段值为“张三”,但是,不知道这条数据保存在了哪个表中,现在我们想要追踪该值是存储到了那个表的那个字段中,具体要怎么操作呢?...P_SYSTEM_FindData] @value = N'张三' SELECT 'Return Value' = @return_value GO 执行完后,即可找到该值所在的表和字段
在日常的工作中,空值总是有特殊的身份,对于它的处理有时候也是比较纠结。 有时候创建索引的时候会因为空值出现一些奇怪的结果。 有时候一个简单的查询因为空值却走不了索引。 有时候却因为空值而能走索引。...,我们来看看空值在索引中的一些细节。...我们再来试试空串的情况,发现结果和Null是一致的,都可以插入。 SQL> insert into index_test values('',''); 1 row created....至于为什么可以成功插入id,name列为空的行,是因为对于oracle来说,(null,null)和(null,null)是不同的,null值总是介于一种很模糊的状态。...,null值的统计结果是包含了Null和空串。
不过还是有一定的隐患,后面会单独说。 按照表的数据量,每天的增量数据都在百万,千万,所以按照天来导入还是比较合理的,如果按照月,可能时间会很长,而且不好控制。...所以按照天来进行数据导入就需要使用动态sql。 第一个思路就是使用Pl/sql来做。比如对于表TEST_LOG我们这么做,其实还有好几个类似的表。方法雷同。...比如 SYSDATE-31 ------------------- 2015-06-20 17:30:23 我们就根据sysdate-i的方式来得到相应的日期。...就算在当天完成,你去查看sysdate-i的时候也不是很方便,至少我通过这个不能很快知道我要插入数据的日期。还得推算,有的月31天,有的月30天。。。 所以相对还是这种方式要好一些。...所以通过这个通过时间戳导入数据的案例来看,还是有不少的坑的,还是需要不断验证,大胆猜想,小心求证。
行值表达式也叫作行值构造器,在很多SQL使用场景中会看到它的身影,一般是通过in的方式出现,但是在MySQL和Oracle有什么不同之处呢。我们做几个简单的测试来说明一下。...MySQL 5.6,5.7版本的差别 首先我们看一下MySQL 5.6, 5.7版本中的差别,在这一方面还是值得说道说道的。 我们创建一个表users,然后就模拟同样的语句在不同版本的差别所在。...,在此其实看不到太多的信息。...我们使用同样的方式创建表users,插入数据,可以看到使用了range的扫描方式,使用了索引。...Oracle中的行值表达式 Oracle中我们就直接使用11gR2的环境来进行测试。 创建表users,插入数据。
这是我参与11月更文挑战的第3天,活动详情查看:2021最后一次更文挑战 图片 本篇带来两道经典的关于滑动窗口的算法题,有兴趣可在控制台跑一跑~ 求和的最大值 题目来源:上一篇掘文《温故知新 ——...你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。...写一个函数来判断数组中最大的数; 初始化窗口,求最大值保存; 滑动窗口,再求最大值保存; 滑动直至完毕; 本瓜题解: /** * @param {number[]} nums * @param {number...用 Math.max() 来每次从窗口找最大值,时间复杂度是 O(n * k),仍然很大; 窗口固定,求最大值集合 在根本上是 单调队列 的问题!...即队首元素)是否在窗口中,若不在便将其出队 while (q[0] <= i - k) { q.shift(); } // 当达到窗口大小时便开始向结果中添加数据
如果需要把一台MySQL中的数据定期归档到另外一台MySQL历史库中,那么很可能会发现会有重复值的问题,导致数据导入会失败,而这个问题其实是和自增列的重复值有关,我们来简单看看。...这个时候使用show create table查看,定义信息中自增列的值为4,即再插入一条记录,id值为4....KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec) 我们接着清理id为2和3...,它是根据max(id)+1的方式来计算的。...导出数据 mysqldump test t1 > t1.sql 导出的sql文本如下,可以看到里面是指定id值的方式,而非空。 LOCK TABLES `t1` WRITE; /*!
昨天客户的DBA反映有一个数据抽取的任务持续了很长时间最后超时退出了,让我看看有什么地方可以调优一下。 找到了对应的日志,发现在一个大表抽取的时候,抽取持续了将近7个小时,最后超时退出了。...1)为什么这个问题之前没有发现过 2)是否是由某些变化导致了这个问题 3)这个问题的调优方向 这个数据抽取的服务之前一直没有问题,抽取速度都是比较快的,结果这次竟然持续了7个小时还没有抽取完。...同时从系统负载的角度进行分析,查看数据库层,系统级是否发生了某些变化导致了这个问题,结果抓取了详细的awr报告,同时结合系统命令分析查看系统负载,都没有发现任何的异常,而且这些天来一直没有任何数据库层面的参数变更...这条语句有一个亮点就是看看pstart,pstop的部分,显示为1和961,即表示这个分区表在查询中扫描的分区为1~961个,这个规模还是相当大的。 但这个还不是最终的问题原因。...我们来看看这个场景里的customer和subscriber的对应比例。
各位小伙伴,大家好,我是邓飞,今天介绍一下,如何使用R语言进行logistic分析,并且计算OR值和置信区间。...OR 值大于 1 表示基因变异和疾病间存在正相关,即该变异可能增加患病的概率;OR 值小于 1 则表示基因变异和疾病之间存在负相关,即该变异可能减少患病的概率。...一般情况下,OR 值越大表示基因变异和疾病间的关联程度越强。 在二分类 GWAS 分析中,通过计算每个基因变异的OR值,可以评估其与疾病之间的关联程度,从而推断基因变异对疾病风险的贡献。...plink的Logisitic模型的GWAS分析计算结果如下: R语言的解决方案: m1 = glm(phe.V3 ~ rs3131972_A,family = "binomial",data=dd...(mod) 结果: 手动计算OR值: 一步到位的OR值和置信区间:
关于null相关的函数在日常的工作中还有比较实用的,可能会碰到各种和Null校验相关的情况,大体有以下几种。...Null的校验也不在话下,可能相对来说程序会略显臃肿。...在性能方面还没有做更多的测试,暂时不好评估。...,如果expr2是null,还是满足条件有输出的。...可以看到在id1,id2,id3为空的时候输出。
目标:通过日交易数据,从多只蓝筹股中选出连续上涨5天的股票。 ...只需要某个月的交易数据。 A3:=A2.group(Code),按股票代码分组。这和R语言中的split函数功能类似。点击该单元格可以在右边看到计算结果: ? ...R不支持行间运算,所以这里巧妙的将收盘价整体下移一行,再和原来的收盘价相减。代码是:Close-c(0,Close[- length (Close)])。 ...23:取出分组中的代码,A9<-lapply(A8,function(x) x$Code[[1]]),如下图: ? ? 一些体会: R和集算器凭借自身的能力都可以实现较复杂的股票分析。...使用R来完成股票分析需要一定的编程技巧和数学知识,这样才能灵活运行R的各项功能。R还具备优秀的扩展性,比如有针对股票的第三方库函数和统计图;再比如完全可以自己写一个更高效的读取Excel的函数。
windows系统下Java中:检测\r和\n对应的ASCII值的方法:使用 \r字符和\n字符 与 0 做加法 \r 回车(回到光标所在的行的开头) \n 换行(换到光标所在的下一行...) \r\n 回车换行(回到光标所在的下一行的开头) System.out.println('\r' + 0); // 13 System.out.println('\n' + 0
降采样器至少需要两个组件: 时间间隔(interval)- 一个时间范围(或存储桶),用于聚合这些值。例如:我们可以将1分钟或1小时甚至整整一天的多个值聚合。...在4至5 UTC之间的所有数据点将在4 AM桶中收尾。如果以1小时的间隔查询一天的数据降采样,则将会收到24个数据点(假设所有24小时都有数据)。 ...使用“0all-”间隔时,查询的开始时间将成为结果的时间戳。 归一化(标准化)对于常见查询非常有效,例如将一天的数据降采样到1分钟或1小时。...在2.2及更高版本的填充策略中,您现在可以选择任意值在t0+3m发出,用户(或应用程序)将看到的值特定时间戳缺少的值,而不必找出缺少哪个时间戳。...另外,B序列中在t0+30s和t0+50s的值将被线性插值,以填充要与序列A相加的值
对于Oracle Data Guard中的Switchover一般是计划内的操作,自己其实也处理了不少的故障,也算是轻门熟路。...复杂的事情简单做,简单的事情重复做,重复的事情用心做,想必很多事情都是这个理吧。 发现很多事情虽然做了很多遍,但是每次都会有不同的体会,而这些积累下来的经验才让我们的经验更加宝贵。...一般来说Oracle的Switchover需要考虑的细节较多,大体有以下的流程。...2.设置zabbix的维护窗口 为了避免很多批量紧急的报警,我们需要一个明确的维护窗口,把主备库环境都纳入维护窗口,这样会避免很多不必要的报警短信和报警解释。...毕竟切换的过程就是转换数据库角色,一定要沉着冷静,当然沉着冷静这个是在不断的经历中锻炼出 来的。
首先来简单说一下背景,我们一共十来个人,分成两队,红队和蓝队,然后红队调优Oracle,蓝队调优KDB,然后使用benchmark在同样的加压条件下的tpcc值作为参考来对比Oracle和KDB 乍一看...而这个参数的默认值是false,所以简单评估之后就把这个值恢复了默认的值 在sga的调整上给了30G的sga,但是查看内存组件的使用情况,shared pool被压缩到了不到2G,在200多G的内存条件下...open_cursors的值太低,在1000个并发的条件下,当时的值是300,所以跑不上去,session_cached_cursors的值也比较低,做了小幅度的调整 audit_trail的部分是DB...后面的部分,在这个基础上再进行调优,大家就相对比较谨慎了,大家纠结比较多的一个地方就是redo的大小,甚至考虑要把它设置为一个极大的值,根据监控的情况,在过去的一个小时内redo切换次数在7次左右,还是可以进行小幅度的调整即可...最后Oracle和KDB的第三轮跑分结果比较相似,tpcc都在近9万,KDB略微要高一些,浪潮团队的之前的测试结果也基本和这个差不多,了解了KDB和其它数据库的对比测试,跑分的差距还是很大的,KDB的性能还是很高
所以这种问题的排查也是比较棘手的。 首先查看了metalink,看是否有一些特殊的设置引起。但是从目前查到的结果来看,大多是由于bug引起,和目前的这个问题还是不太一致。...> ls -lrt -rw-r----- 1 xxxx dba 433364 Oct 8 20:04 log_1106.xml.gz -rw-r----- 1 xxxxx dba 3321677...然后和开发做了确认,让他们帮忙提供其它时间点的错误信息。 结果通过tns日志和alert日志查看,时间点都是完全吻合的。都在指定的时间点做了kill session的操作。...从开发的角度来说,这个job的session为什么能够超过24个小时,是否是由于连接没有正确释放导致的。...所以说一个看似很普通的错误日志,后面还是和数据库的各个方面紧密相关,需要耐心地查看日志,不断的排除和分析,最终找到发现问题,解决问题的钥匙。
参考:DBA和开发同事的一些代沟(一)(r7笔记第17天) 有些朋友给我反馈了他们遇到的小故事,我后续再整理整理,看看有多少。...和开发的博弈 在Oracle中有资源管理的概念,其中一个功能就是设置每个用户可以使用的session数,即sessions_per_user,这个设置通过profile来完成。...一般的线上库都还是有一定的配额设置,保证不会出现过量的资源使用情况,这一点也和开发达成了共识。如果违反了共识,那就需要博弈一番。...DBA同学考虑的角度也不一样,DBA可能更侧重 于语句的结构和性能评估。...,一个pl/sql执行了近4 个小时,在这4个小时里,自己也是被各路领导追随,大半夜在那做优化,最后发现其实可以把这个pl/sql简化成1到两条sql语句,执行耗费的时间其实 也就不到一分钟。
关于数据迁移,在之前也讨论过一些需要注意的地方,可能林林总总列了不少,都是在数据迁移迁移前和迁移时需要注意的。...http://blog.itpub.net/23718752/viewspace-1195364/ 我在这个帖子的基础上进行更多的总结和补充。...数据升级前的测试 -)充分的测试,评估时间,总结经验,提升性能, 心中有数。 在生产中进行数据的大批量迁移时,充分的测试时必须的。...一方面可以根据这些测试积累一些必要的数据作为生产中使用参考,另外一方面可以基于之前的测试,总结经验,总结不足之处,加入改进,在生产中每一分钟的改进都是很重要的。...补充: 关于lob数据的备份,大家可以根据自己的情况而定,如果使用数据泵来做数据迁移,强烈建议做表级备份,如果出现数据冲突的时候,能够很方便的排查。
对于数据恢复,尤其是异常宕机的情况下,再次启动的时候,如何恢复,恢复的数据依据,这个尤为重要,在MySQL中是有checkpoint的技术来做一个基本的检查点控制,也就是常说的LSN,对于事务性数据库,...大都会采用write ahead log的策略,即当前事务提交的时候,先写redo,在修改相应的页,如果发生宕机导致数据丢失的时候,可以通过重做日志来完成数据的恢复,但是MySQL和其它有些数据库有些特别的是这个...这种情况听起来有些特别,但是对于我们理解redo和binlog的问题蛮有帮助,我们来做一个测试吧,仅仅在测试环境中进行调试所用。...# ps -ef|grep -w mysqld|grep -v grep|awk '{print $2}' 1751 我们创建一个表test 字段为id和name(id int ,name varchar...| | 2 | bb | | 3 | cc | | 4 | dd | +------+------+ 4 rows in set (0.00 sec) 从库 查看数据和主库此时是同步的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云