1、II.通过布尔过滤，丢弃掉数据：III. drop_duplicates（） 方法更简单的完成去重（本例只希望根据one列判断重复项）：dropna（） 方法可以丢弃缺失值相关数据。丢弃所有列均为缺失值的行，并且替换原来的对象：isnull（） ：对Pandas对象中的所有数值进行逐一判断，返回一个同样大小的对象。
2、常用的数据清洗方法主要有以下四种：丢弃、处理和真值转换。让我们来看看这四种常见的数据清洗方法。丢弃部分数据 丢弃，即直接删除有缺失值的行记录或列字段，以减少趋势数据记录对整体数据的影响，从而提高数据的准确性。
3、均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数（即出现频率最高的值）来补齐缺失的值。利用同类均值插补。
是否规范化的程度越高越好？这要根据需要来决定，因为“分离”越深，产生的关系越多，关系过多，连接操作越频繁，而连接操作是最费时间的，特别对以查询为主的数据库应用来说，频繁的连接会影响查询速度。所以，关系有时故意保留成非规范化的，或者规范化以后又反规范了，这样做通常是为了改进性能。
因为经过规范化处理的数据模型形成了一系列的小表，每个表的数据量较小，进行查询操作时往往需要应用程序对这些表进行动态的连接操作，这就要在不同的表中进行多次I/O操作。
外部键和索引的数量。非规范化是一种数据库优化技术，我们将冗余数据添加到一个或多个表中，外部键和索引的数量造成关系非规范化的主要原因，可以帮助我们避免在关系数据库中进行代价高昂的连接。
规范化可以提高数据存储的效率，并减少数据更新时可能发生的错误。此外，规范化还有助于简化查询和报告的编写，提高数据分析和决策制定的效率。尽管规范化是很重要的，但过度规范化也会导致性能下降和复杂性增加。
Normalization是数据库规范化，denormalization是数据库逆规范化。在设计和操作维护数据库时，关键的步骤就是要确保数据正确地分布到数据库的表中。使用正确的数据结构，不仅便于对数据库进行相应的存取操作，而且可以极大地简化应用程序的其他内容（查询、窗体、报表、代码等）。正确进行表设计的正式名称就是数据库规范化。
1、亿级流数据交互查询，为什么抛弃MySQL选择VoltDB 在老版本的MySQL 22中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。
2、大数据时代，随着数据量的爆炸式增长，对于数据的处理速度要求也越来越高，以往基于MySQL的数据处理方案已无法满足大吞吐、低延迟的写入和高速查询的场景；百分点总结出了一套完整的解决方案，本文就带你一同了解VoltDB在流数据交互查询的应用实践。
1、所以就存在如何处理在传输过程中出现的帧错误的问题 协议四的基本工作原理： 窗口设置 窗口滑动机制 特点 出错情况： 连续发送W个数据帧，其中有一帧出错，但其后续帧被成功发送 接收方的接收策略： 丢弃错帧，其后续帧因不是期望接收帧也被丢弃（接收窗口为1）。
2、纳级是指计算机网络中多层协议的数据传输过程中，如果传输单位超出了当前传输层的处理能力，则将数据分割成合适的大小传输。这个过程被称为纳级。纳级不仅可以减少网络拥塞，提升网络传输效率，还可以提高数据的可靠性。在计算机网络中，纳级实现主要有两种方法：分段和分包。
3、在这一层，数据的单位称为帧（frame）。数据链路层协议的代表包括：SDLC、HDLC、PPP、STP、帧中继等。
4、信号是数据在传输过程中的电信号的表现形式。如电信号可以通过幅度、频率、相位的变化来表示不同的消息。这种电信号有模拟信号和数字信号两类。信号是运载消息的工具，是消息的载体。从广义上讲，它包含光信号、声信号和电信号等。
5、所有传输的数据单元称为分组。 发送方每发送一分组就停止等待，只有等到了接收方发送来的确认后才可以发送下一个分组。
