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摘要： 系统环境 centos7.x nginx-1.12.2 nginx下载页面：http://nginx.org/en/download.html 官网下载页面 zabbix安装步骤 关闭selinux 临时关闭：setenforce 0 [root@localhost ~]# cat /etc/sel 阅读全文

摘要： 1,创建一个简单的hello workd文件 阅读全文

摘要： Harbor简介 Harbor是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器，通过添加一些企业必需的功能特性，例如安全、标识和管理等，扩展了开源Docker Distribution。作为一个企业级私有Registry服务器，Harbor提供了更好的性能和安全。提升用户使用Reg 阅读全文

摘要： 1.安装依赖环境 2.下载python3.x 3.安装python 4.将python加入环境变量 5.查看python和pip版本 阅读全文

摘要： 如果在表达式中包含特色的字符，shell会进行替换 vim test.sh #!/bin/bash name="jack" echo -e "my name is $name \n" [root@bogon code]# ./test.sh my name is jack 这是如果不使用-e，将会原 阅读全文

摘要： 1 $0 当前的脚步名 2 $n 传递给脚本或者函数的第几个参数,$1第一个参数，$2第二个参数 3 $* 传递给脚本或者函数的所有参数 4 $@ 传递给脚本或者函数的所有参数 5 &* 与$@的区别,在双引号中，$*以一个整体传入进去 6 $# 传入参数的个数 7 $$ 当前shell的进程id 阅读全文

摘要： pandas:从文件读取 pandas：写入到文件 to_csv 写入文件函数的主要参数 pandas:时间对象处理 pandas:时间对象处理 pandas:时间序列 时间序列就是以时间对象为索引的Series或DataFrame datetime对象作为索引时是存储在DatatimeIndex对 阅读全文

摘要： pandas:DataFrame数据对齐与缺失数据 DataFrame对象在运算时，同样会对数据对齐，结果的行索引和列索引分别为两个操作数的行索引与列索引的并集 DataFrame处理缺失数据的方法 pandas常用方法(适用于Series和DataFrame) pandas: 层次化索引 层次化索 阅读全文

摘要： DataFrame是一个表格型的数据结构，含有一组有序的列 DataFrame可以被看作是有Series组成的字典，并且共用一个索引 创建方式 csv文件读取与写入 pandas:DataFrame查看数据 查看数据常用属性及方法 DataFrame各列name属性:列名 pandas:DataFr 阅读全文

摘要： pandas:Series数据对齐 pandas在运算时，会按索引进行对齐然后计算，如果存在不同的索引，则结果的索引是两个操作数索引的并集 任何在两个Series对象相加时将缺失值设为0 灵活的算术方法：add,sub,div.mul pandas:Series缺失数据 缺失数据：使用NaN(Not 阅读全文