日期列是时间戳。 如果日期小于“2021-01-15”，我希望编写一个 if-else 条件来操纵已售为 0，如果日期大于或等于“2021-01-15”，则保持原样。 但我不断收到此错误：TypeError: unsupported operand type(s) for &: 'str' ...
我正在尝试从 Covid 数据库中获取一些值，并且我编写了以下代码，它可以按我的意愿工作（见下文），但在代码之后我有一个问题要问您： 现在我想添加这部分代码来询问用户什么是开始日期和结束日期： 但在 df = df[(df['date'] > start_date) & (df['da ...
当我在我的实例中编写df -h时，我得到了这些数据： 但是当我点击sudo du -sh /我得到： 因此，在df -h中， /大小为 24G，但在du -sh同一目录中，大小为 11G。 我正在尝试在我的实例上获得一些可用空间，但找不到导致该问题的文件。 我错过了什么？ df -h真的给出了假 ...
我有一本字典，键是产品的顺序，例如从 0 到 5。 我想将字典转换为 df 并跟踪产品的 id。 我想有一列是“product_id”，并有键的值：0,1,2...而其他列是字典值中的列：ID、Category、Electronics... 我试图像这样转换字典： 但是通过这种方式，我丢失了 ...
目的： 保存一个将数据写入磁盘的程序，因为它尝试写入一个完整的文件系统是徒劳的； 节省带宽（如果无处存储，请不要下载）； 节省用户和程序员的时间和精力（将问题通知他们，而不是让他们通过阅读误导性错误消息和“为什么这个软件不起作用！”而扯掉头发）。 问题分为两部分： 报告所有文 ...
为什么我的 ceph 集群值（964G）在全局部分使用的原始值远远高于在池部分使用的值（244G）[en@ceph01 ~]$ sudo ceph df GLOBAL: SIZE AVAIL RAW USED %RAW USED 6.00TiB 5.06T ...
我是 scala(2.11) 和 spark (1.6.0) 的新程序员，他试图在没有 spark-csv package 的情况下将 RDD 转换为 DF（为了练习，但也因为一些技术问题）。 在阅读了 Spark 的入门指南和 stackoverflow 的所有相关帖子后，我不知道如何使某些方法 ...
当我使用df -h它为/appl目录提供以下结果 但是当我进入该目录cd /appl并运行du -sh时，它给了我以下结果： 如果 /appl 挂载点占用了 32GB，为什么它显示它的目录总计为 4.9G？ ...