問題タブ [data-scrubbing]

pandas を使用して SaaS REST API json 応答からデータフレームを作成し、マイナー ブロッカーを押して、視覚化と分析のためにデータをクレンジングしています。

値がリスト内にあるかどうかを示す条件関数を追加して Python スクリプトを微調整する必要があります。その後、括弧を削除し、値を新しい列に分けて、新しい列に [元の列名 + 値リストの順序] という名前を付けます。

投稿された同様の質問では、関数は指定された列で実行されますが、データフレーム内の 1,400 以上の列すべてでチェックを実行する必要があります。基本的にExcelのテキストを列に、列ヘッダー名は[元の列名+値リスト順]

現時点の

必要

.json 応答からのデータフレーム作成スクリプトは次のとおりです。

どんな助けでも大歓迎です。

PS - Tableau/Tableau prep builder で行う方が理にかなっている場合は、Tableau Creator ライセンスを持っています

私はこれに約4日前に気づきましたが、今何をすべきかわかりません。問題は次のとおりです。

84 個の OSD、72x7200rpm スピン ディスク、およびジャーナリング用に 12xnvme ssds を備えた 6 ノード 3 モニター ceph クラスターがあります。スクラブ構成のすべての値はデフォルト値です。クラスター内のすべての pg はアクティブでクリーンであり、すべてのクラスター統計は緑色です。それでも、時間内にディープ スクラビングされていない PG は増加し続けており、現在は 96 です。ceph -s からの出力:

この問題を解決するにはどうすればよいですか? また、ceph health の詳細出力は、このディープ スクラブされていない pg アラートが 1 月 25 日に開始されたことを示していますが、以前はこれに気づきませんでした。これに気付いたのは、OSD が 30 秒間ダウンしてから立ち上がったときでした。この問題に関連している可能性がありますか？それは自然に解決しますか？スクラブ構成を改ざんする必要がありますか? たとえば、osd_max_scrubs を 1 から 2 に増やすと、クライアント側でどれだけのパフォーマンスが低下するでしょうか?

このようにフォーマットされた5,000,000の順序付けられていない文字列があります（Name.Name.Day-Month-Year 24hrTime）：

n と m の間の時間 t を持つすべての文字列を見つける最速の方法は何ですか? (つまり、時間 < n || m < 時間のすべての文字列を削除する最速の方法)

このフィルタリングは、異なる範囲で複数回行われます。時間範囲は常に同じ日にする必要があり、開始時刻は常に終了時刻よりも早くなります。

Java では、文字列 M と N と 500 万の文字列リストが与えられた場合の私の現在のアプローチは次のとおりです。

Java は私の母国語ですが、他の言語でも機能します。より良い/より速いロジックが私が求めているものです

ウェブサイトからいくつかのデータを取得しようとしています。beuatifulsoup (以下のコードで print(soup) を使用) でプルしたデータを確認すると、あまりうまくいかないようです。view-source:URLで確認したときとは異なります。探しているフィールドが見つかりません。解決策を見つけるのを手伝ってもらえますか?

ウェブサイト: https://www.wayfair.com/furniture/pdp/mercury-row-stalvey-contemporary-4725-wide-1-drawer-server-w003245064.html

基本的に、私はこの商品の価格を取得しようとしています。他の Web サイトでも同じコード構造を使用しましたが、正しく機能しましたが、wayfair では機能しません。

まだ解決策を見つけることができなかった 2 番目のことは、コードの最後の行です (StyledBox-owpd5f-0 PriceV2__StyledPrice-sc-7ia31j-0 lkFBUo pl-Price-V2 pl-Price-V2--5000)。製品の名前の代わりに、$389.99 のような価格だけを取得する方法はありますか?

前もって感謝します！

この私のコード: