pandas入门级高频操作 #读取数据 pd.read_csv(file.csv) #取列 df['col1','col2'] #条件筛选 df[df['col1']=='xx'] #缺失值删除：删除name为空的行 df.dropna(subset = ['name']) #去重 df.drop_duplicates(subset = ['col1']) df.duplicated() #布尔值，行是否重复 df['col'].duplicated() #布尔值，列是否重复 #重命名 df.rename(columns = {'col1':'recol1','col2':'recol2'})...

自己几个月的努力没有白费，真的很开心，也重新拾起能让自己自信的勇气感谢之前各位素不相识的牛友们的鼓励与支持这一刻，坚持仙蛊，练成！

昨天临下班，生产环境出现了一个偶发的报错预警。旁边的同事正~~准备排查，只见他输入命令 cat application.log ，一个 2GB 大小文本啊，日志哗哗刷啥也看不清，crtl + c 也停不下来了，最后轻轻的关闭连接，又重新打开了一个～后端开发来说，熟练掌握 Linux 的日志分析命令是基本功，整理几一些基于 tail、less、grep、sed、awk 的日志查询场景，希望能帮你快速定位问题。同名公众号：程序员小富，欢迎关注tail很多新手习惯用 cat，但对于大文件，cat 会导致屏幕刷屏，还容易把终端卡死。tail 才是实时监控的神器。真实场景 A：服务发版启动监控每次发版重...