Table des matières
累计总数
滚动窗口计算
平移
时间间隔转换
频率
采样
百分比变化
总结
Maison développement back-end Tutoriel Python Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

Apr 24, 2023 pm 10:22 PM
python 数据类型 时间序列数据

Les données de séries chronologiques sont un type de données collectées sur une période de temps. Elles sont souvent utilisées dans des domaines tels que la finance, l'économie et la météorologie, et sont souvent analysées pour comprendre les tendances et les modèles au fil du temps. est une bibliothèque de manipulation de données puissante et populaire en Python, particulièrement adaptée au traitement des données de séries chronologiques. Il fournit un ensemble d'outils et de fonctions permettant de charger, manipuler et analyser facilement des données de séries chronologiques.

Dans cet article, nous introduisons l'indexation et le découpage des données de séries chronologiques, le rééchantillonnage et les calculs de fenêtres glissantes, ainsi que d'autres opérations courantes utiles, qui sont des techniques clés pour manipuler les données de séries chronologiques à l'aide de Pandas. Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

Types de données

Python

En Python, il n'existe pas de type de données intégré spécifiquement pour représenter les dates. Dans des circonstances normales, l'objet datetime fourni par le module datetime est utilisé pour les opérations de date et d'heure.

import datetime

t = datetime.datetime.now()
print(f"type: {type(t)} and t: {t}")
#type: <class 'datetime.datetime'> and t: 2022-12-26 14:20:51.278230
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Généralement, nous utilisons des chaînes pour stocker les dates et les heures. Nous devons donc convertir ces chaînes en objets datetime lors de leur utilisation.

Généralement, la chaîne d'heure a le format suivant :

AAAA-MM-JJ (par exemple 01/01/2022)

AAAA/MM/JJ (par exemple 01/01/2022)

    JJ-MM-AAAA (par exemple 01-01-2022)
  • JJ/MM/AAAA (par exemple 01/01/2022)
  • MM-JJ-AAAA (par exemple 01-01-2022)
  • MM/JJ/AAAA (par exemple 01/01 /2022)
  • HH:MM:SS (par exemple 11:30:00)
  • HH:MM:SS AM/PM (par exemple 11:30:00 AM)
  • HH:MM AM/PM (par exemple 11:30 AM)
  • La fonction strptime prend une chaîne et une chaîne de format comme paramètres et renvoie un objet datetime.
  • string = '2022-01-01 11:30:09'
    t = datetime.datetime.strptime(string, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    print(f"type: {type(t)} and t: {t}")
    #type: <class 'datetime.datetime'> and t: 2022-01-01 11:30:09
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  • La chaîne de format est la suivante :

Vous pouvez également utiliser la fonction strftime pour reconvertir l'objet datetime en une représentation sous forme de chaîne dans un format spécifique.

t = datetime.datetime.now()
t_string = t.strftime("%m/%d/%Y, %H:%M:%S")
#12/26/2022, 14:38:47

t_string = t.strftime("%b/%d/%Y, %H:%M:%S")
#Dec/26/2022, 14:39:32
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Le temps Unix (temps POSIX ou temps d'époque) est un système qui représente le temps comme une valeur numérique unique. Il représente le nombre de secondes écoulées depuis 00:00:00 Temps universel coordonné (UTC) le jeudi 1er janvier 1970. Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

L'heure et l'horodatage Unix sont souvent utilisés de manière interchangeable. L'heure Unix est la version standard pour créer des horodatages. Généralement, les types de données entiers ou à virgule flottante sont utilisés pour stocker les horodatages et les heures Unix.

Nous pouvons convertir des objets datetime en entiers de temps Unix en utilisant la méthode mktime du module time. Vous pouvez également utiliser la méthode fromtimestamp du module datetime.

#convert datetime to unix time
import time
from datetime import datetime

t = datetime.now()
unix_t = int(time.mktime(t.timetuple()))
#1672055277

#convert unix time to datetime
unix_t = 1672055277
t = datetime.fromtimestamp(unix_t)
#2022-12-26 14:47:57
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Utilisez le module dateutil pour analyser la chaîne de date afin d'obtenir l'objet datetime.

from dateutil import parser
date = parser.parse("29th of October, 1923")
#datetime.datetime(1923, 10, 29, 0, 0)
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Pandas

Pandas fournit trois types de données de date :

1, Timestamp ou DatetimeIndex : il fonctionne comme les autres types d'index, mais possède également des fonctions spécialisées pour les opérations de séries chronologiques.

t = pd.to_datetime("29/10/1923", dayfirst=True)
#Timestamp('1923-10-29 00:00:00')

t = pd.Timestamp('2019-01-01', tz = 'Europe/Berlin')
#Timestamp('2019-01-01 00:00:00+0100', tz='Europe/Berlin')

t = pd.to_datetime(["04/23/1920", "10/29/1923"])
#DatetimeIndex(['1920-04-23', '1923-10-29'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
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2. période ou PeriodIndex : un intervalle de temps avec un début et une fin. Il se compose d'intervalles fixes.

t = pd.to_datetime(["04/23/1920", "10/29/1923"])
period = t.to_period("D")
#PeriodIndex(['1920-04-23', '1923-10-29'], dtype='period[D]')
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3. Timedelta ou TimedeltaIndex : L'intervalle de temps entre deux dates.

delta = pd.TimedeltaIndex(data =['1 days 03:00:00',
 '2 days 09:05:01.000030'])
"""
TimedeltaIndex(['1 days 02:00:00', '1 days 06:05:01.000030'],
dtype='timedelta64[ns]', freq=None)
"""
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Dans Pandas, vous pouvez utiliser la méthode to_datetime pour convertir un objet en type de données datetime ou effectuer toute autre conversion.

import pandas as pd
df = pd.read_csv("dataset.txt")
df.head()

"""

date value
0 1991-07-01 3.526591
1 1991-08-01 3.180891
2 1991-09-01 3.252221
3 1991-10-01 3.611003
4 1991-11-01 3.565869
"""

df.info()

"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 204 entries, 0 to 203
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date 204 non-null object
1 value 204 non-null float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 3.3+ KB
"""

# Convert to datetime
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], format = "%Y-%m-%d")

df.info()

"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 204 entries, 0 to 203
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date 204 non-null datetime64[ns]
1 value 204 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1)
memory usage: 3.3 KB
"""

# Convert to Unix
df['unix_time'] = df['date'].apply(lambda x: x.timestamp())
df.head()
"""
date value unix_time
0 1991-07-01 3.526591 678326400.0
1 1991-08-01 3.180891 681004800.0
2 1991-09-01 3.252221 683683200.0
3 1991-10-01 3.611003 686275200.0
4 1991-11-01 3.565869 688953600.0
"""

df["date_converted_from_unix"] = pd.to_datetime(df["unix_time"], unit = "s")
df.head()
"""
date value unix_time date_converted_from_unix
0 1991-07-01 3.526591 678326400.0 1991-07-01
1 1991-08-01 3.180891 681004800.0 1991-08-01
2 1991-09-01 3.252221 683683200.0 1991-09-01
3 1991-10-01 3.611003 686275200.0 1991-10-01
4 1991-11-01 3.565869 688953600.0 1991-11-01
"""
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Nous pouvons également déclarer la colonne date directement sur n'importe quel chargement de fichier en utilisant le paramètre parse_dates.

df = pd.read_csv("dataset.txt", parse_dates=["date"])
df.info()

"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 204 entries, 0 to 203
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date 204 non-null datetime64[ns]
1 value 204 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1)
memory usage: 3.3 KB
"""
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S'il s'agit d'une donnée de série chronologique unique, il est préférable d'utiliser la colonne de date comme index de l'ensemble de données.

df.set_index("date",inplace=True)

"""
Value
date
1991-07-01 3.526591
1991-08-01 3.180891
1991-09-01 3.252221
1991-10-01 3.611003
1991-11-01 3.565869
... ...
2008-02-01 21.654285
2008-03-01 18.264945
2008-04-01 23.107677
2008-05-01 22.912510
2008-06-01 19.431740
"""
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Numpy a également son propre type datetime np.Datetime64. Surtout lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, la vectorisation est très utile et doit être utilisée en premier.

import numpy as np
arr_date = np.array('2000-01-01', dtype=np.datetime64)
arr_date
#array('2000-01-01', dtype='datetime64[D]')

#broadcasting
arr_date = arr_date + np.arange(30)
"""
array(['2000-01-01', '2000-01-02', '2000-01-03', '2000-01-04',
'2000-01-05', '2000-01-06', '2000-01-07', '2000-01-08',
'2000-01-09', '2000-01-10', '2000-01-11', '2000-01-12',
'2000-01-13', '2000-01-14', '2000-01-15', '2000-01-16',
'2000-01-17', '2000-01-18', '2000-01-19', '2000-01-20',
'2000-01-21', '2000-01-22', '2000-01-23', '2000-01-24',
'2000-01-25', '2000-01-26', '2000-01-27', '2000-01-28',
'2000-01-29', '2000-01-30'], dtype='datetime64[D]')
"""
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Fonctions utiles

Vous trouverez ci-dessous quelques fonctions qui peuvent être utiles pour les séries chronologiques.

df = pd.read_csv("dataset.txt", parse_dates=["date"])
df["date"].dt.day_name()

"""
0 Monday
1 Thursday
2 Sunday
3 Tuesday
4 Friday
...
199 Friday
200 Saturday
201 Tuesday
202 Thursday
203 Sunday
Name: date, Length: 204, dtype: object
"""
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DataReader

Pandas_datareader est une bibliothèque auxiliaire pour la bibliothèque pandas. Il fournit de nombreuses données de séries chronologiques financières courantes.

#pip install pandas-datareader
from pandas_datareader import wb
#GDP per Capita From World Bank
df = wb.download(indicator='NY.GDP.PCAP.KD',
 country=['US', 'FR', 'GB', 'DK', 'NO'], start=1960, end=2019)

"""
NY.GDP.PCAP.KD
country year
Denmark 2019 57203.027794
2018 56563.488473
2017 55735.764901
2016 54556.068955
2015 53254.856370
... ...
United States 1964 21599.818705
1963 20701.269947
1962 20116.235124
1961 19253.547329
1960 19135.268182

[300 rows x 1 columns]
"""
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Plage de dates

Nous pouvons définir une plage de dates en utilisant la méthode date_range de pandas.

pd.date_range(start="2021-01-01", end="2022-01-01", freq="D")

"""
DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04',
'2021-01-05', '2021-01-06', '2021-01-07', '2021-01-08',
'2021-01-09', '2021-01-10',
...
'2021-12-23', '2021-12-24', '2021-12-25', '2021-12-26',
'2021-12-27', '2021-12-28', '2021-12-29', '2021-12-30',
'2021-12-31', '2022-01-01'],
dtype='datetime64[ns]', length=366, freq='D')
"""

pd.date_range(start="2021-01-01", end="2022-01-01", freq="BM")

"""
DatetimeIndex(['2021-01-29', '2021-02-26', '2021-03-31', '2021-04-30',
'2021-05-31', '2021-06-30', '2021-07-30', '2021-08-31',
'2021-09-30', '2021-10-29', '2021-11-30', '2021-12-31'],
dtype='datetime64[ns]', freq='BM')
"""

fridays= pd.date_range('2022-11-01', '2022-12-31', freq="W-FRI")
"""
DatetimeIndex(['2022-11-04', '2022-11-11', '2022-11-18', '2022-11-25',
'2022-12-02', '2022-12-09', '2022-12-16', '2022-12-23',
'2022-12-30'],
dtype='datetime64[ns]', freq='W-FRI')
"""
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Nous pouvons créer une série chronologique en utilisant la méthode timedelta_range.

t = pd.timedelta_range(0, periods=10, freq="H")

"""
TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 01:00:00', '0 days 02:00:00',
'0 days 03:00:00', '0 days 04:00:00', '0 days 05:00:00',
'0 days 06:00:00', '0 days 07:00:00', '0 days 08:00:00',
'0 days 09:00:00'],
dtype='timedelta64[ns]', freq='H')
"""
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FormattingRésumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

Notre méthode dt.strftime modifie le format de la colonne de date.

df["new_date"] = df["date"].dt.strftime("%b %d, %Y")
df.head()
"""
date value new_date
0 1991-07-01 3.526591 Jul 01, 1991
1 1991-08-01 3.180891 Aug 01, 1991
2 1991-09-01 3.252221 Sep 01, 1991
3 1991-10-01 3.611003 Oct 01, 1991
4 1991-11-01 3.565869 Nov 01, 1991
"""
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Parses

Analyse un objet datetime et obtient l'objet enfant de la date.

df["year"] = df["date"].dt.year
df["month"] = df["date"].dt.month
df["day"] = df["date"].dt.day
df["calendar"] = df["date"].dt.date
df["hour"] = df["date"].dt.time
df.head()
"""
date value year month day calendar hour
0 1991-07-01 3.526591 1991 7 1 1991-07-01 00:00:00
1 1991-08-01 3.180891 1991 8 1 1991-08-01 00:00:00
2 1991-09-01 3.252221 1991 9 1 1991-09-01 00:00:00
3 1991-10-01 3.611003 1991 10 1 1991-10-01 00:00:00
4 1991-11-01 3.565869 1991 11 1 1991-11-01 00:00:00
"""
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Vous pouvez également les recombiner.

df["date_joined"] = pd.to_datetime(df[["year","month","day"]])
print(df["date_joined"])
"""
0 1991-07-01
1 1991-08-01
2 1991-09-01
3 1991-10-01
4 1991-11-01
...
199 2008-02-01
200 2008-03-01
201 2008-04-01
202 2008-05-01
203 2008-06-01
Name: date_joined, Length: 204, dtype: datetime64[ns]
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Filter query

Utilisez la méthode loc pour filtrer le DataFrame.

df = df.loc["2021-01-01":"2021-01-10"]
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truncate peut interroger des données dans deux intervalles de temps

df_truncated = df.truncate('2021-01-05', '2022-01-10')
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Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

Opérations de données courantes

Les opérations suivantes sont sur les valeurs dans les ensembles de données de séries chronologiques. Nous utilisons la bibliothèque yfinance pour créer un ensemble de données boursières pour notre exemple. Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

#get google stock price data
import yfinance as yf
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2023-01-01'
ticker = 'GOOGL'
df = yf.download(ticker, start_date, end_date)
df.head()

"""
Date Open High Low Close Adj Close Volume
2020-01-02 67.420502 68.433998 67.324501 68.433998 68.433998 27278000
2020-01-03 67.400002 68.687500 67.365997 68.075996 68.075996 23408000
2020-01-06 67.581497 69.916000 67.550003 69.890503 69.890503 46768000
2020-01-07 70.023003 70.175003 69.578003 69.755501 69.755501 34330000
2020-01-08 69.740997 70.592499 69.631500 70.251999 70.251999 35314000
"""
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Calculer la différence

La fonction diff peut calculer l'interpolation entre un élément et un autre élément.

#subtract that day's value from the previous day
df["Diff_Close"] = df["Close"].diff()
#Subtract that day's value from the day's value 2 days ago
df["Diff_Close_2Days"] = df["Close"].diff(periods=2)
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Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

累计总数

df["Volume_Cumulative"] = df["Volume"].cumsum()
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Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

滚动窗口计算

滚动窗口计算(移动平均线)。

df["Close_Rolling_14"] = df["Close"].rolling(14).mean()
df.tail()
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Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

可以对我们计算的移动平均线进行可视化

Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

常用的参数:

  • center:决定滚动窗口是否应以当前观测值为中心。
  • min_periods:窗口中产生结果所需的最小观测次数。
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

#the rolling window will be centered on each observation
rolling_mean = s.rolling(window=3, center=True).mean()
"""
0 NaN
1 2.0
2 3.0
3 4.0
4 NaN
dtype: float64
Explanation:
first window: [na 1 2] = na
second window: [1 2 3] = 2
"""

# the rolling window will not be centered,
#and will instead be anchored to the left side of the window
rolling_mean = s.rolling(window=3, center=False).mean()
"""
0 NaN
1 NaN
2 2.0
3 3.0
4 4.0
dtype: float64
Explanation:
first window: [na na 1] = na
second window: [na 1 2] = na
third window: [1 2 3] = 2
"""
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平移

Pandas有两个方法,shift()和tshift(),它们可以指定倍数移动数据或时间序列的索引。Shift()移位数据,而tshift()移位索引。

#shift the data
df_shifted = df.shift(5,axis=0)
df_shifted.head(10)

#shift the indexes
df_tshifted = df.tshift(periods = 4, freq = 'D')
df_tshifted.head(10)
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Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

df_shifted

Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

df_tshifted

时间间隔转换

在 Pandas 中,操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。可以获取具有许多不同间隔或周期的日期

df["Period"] = df["Date"].dt.to_period('W')
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Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

频率

Asfreq方法用于将时间序列转换为指定的频率。

monthly_data = df.asfreq('M', method='ffill')
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Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

常用参数:

freq:数据应该转换到的频率。这可以使用字符串别名(例如,'M'表示月,'H'表示小时)或pandas偏移量对象来指定。

method:如何在转换频率时填充缺失值。这可以是'ffill'(向前填充)或'bfill'(向后填充)之类的字符串。

采样

resample可以改变时间序列频率并重新采样。我们可以进行上采样(到更高的频率)或下采样(到更低的频率)。因为我们正在改变频率,所以我们需要使用一个聚合函数(比如均值、最大值等)。

resample方法的参数:

rule:数据重新采样的频率。这可以使用字符串别名(例如,'M'表示月,'H'表示小时)或pandas偏移量对象来指定。

#down sample
monthly_data = df.resample('M').mean()
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Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

#up sample
minute_data = data.resample('T').ffill()
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Résumé des méthodes courantes de manipulation des données de séries chronologiques Python

百分比变化

使用pct_change方法来计算日期之间的变化百分比。

df["PCT"] = df["Close"].pct_change(periods=2)
print(df["PCT"])
"""
Date
2020-01-02 NaN
2020-01-03 NaN
2020-01-06 0.021283
2020-01-07 0.024671
2020-01-08 0.005172
...
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总结

在Pandas和NumPy等库的帮助下,可以对时间序列数据执行广泛的操作,包括过滤、聚合和转换。本文介绍的是一些在工作中经常遇到的常见操作,希望对你有所帮助。

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MySQL doit-il payer MySQL doit-il payer Apr 08, 2025 pm 05:36 PM

MySQL a une version communautaire gratuite et une version d'entreprise payante. La version communautaire peut être utilisée et modifiée gratuitement, mais le support est limité et convient aux applications avec des exigences de stabilité faibles et des capacités techniques solides. L'Enterprise Edition fournit une prise en charge commerciale complète pour les applications qui nécessitent une base de données stable, fiable et haute performance et disposées à payer pour le soutien. Les facteurs pris en compte lors du choix d'une version comprennent la criticité des applications, la budgétisation et les compétences techniques. Il n'y a pas d'option parfaite, seulement l'option la plus appropriée, et vous devez choisir soigneusement en fonction de la situation spécifique.

Comment utiliser MySQL après l'installation Comment utiliser MySQL après l'installation Apr 08, 2025 am 11:48 AM

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

Le fichier de téléchargement MySQL est endommagé et ne peut pas être installé. Réparer la solution Le fichier de téléchargement MySQL est endommagé et ne peut pas être installé. Réparer la solution Apr 08, 2025 am 11:21 AM

Le fichier de téléchargement mysql est corrompu, que dois-je faire? Hélas, si vous téléchargez MySQL, vous pouvez rencontrer la corruption des fichiers. Ce n'est vraiment pas facile ces jours-ci! Cet article expliquera comment résoudre ce problème afin que tout le monde puisse éviter les détours. Après l'avoir lu, vous pouvez non seulement réparer le package d'installation MySQL endommagé, mais aussi avoir une compréhension plus approfondie du processus de téléchargement et d'installation pour éviter de rester coincé à l'avenir. Parlons d'abord de la raison pour laquelle le téléchargement des fichiers est endommagé. Il y a de nombreuses raisons à cela. Les problèmes de réseau sont le coupable. L'interruption du processus de téléchargement et l'instabilité du réseau peut conduire à la corruption des fichiers. Il y a aussi le problème avec la source de téléchargement elle-même. Le fichier serveur lui-même est cassé, et bien sûr, il est également cassé si vous le téléchargez. De plus, la numérisation excessive "passionnée" de certains logiciels antivirus peut également entraîner une corruption des fichiers. Problème de diagnostic: déterminer si le fichier est vraiment corrompu

MySQL ne peut pas être installé après le téléchargement MySQL ne peut pas être installé après le téléchargement Apr 08, 2025 am 11:24 AM

Les principales raisons de la défaillance de l'installation de MySQL sont les suivantes: 1. Problèmes d'autorisation, vous devez s'exécuter en tant qu'administrateur ou utiliser la commande sudo; 2. Des dépendances sont manquantes et vous devez installer des packages de développement pertinents; 3. Conflits du port, vous devez fermer le programme qui occupe le port 3306 ou modifier le fichier de configuration; 4. Le package d'installation est corrompu, vous devez télécharger et vérifier l'intégrité; 5. La variable d'environnement est mal configurée et les variables d'environnement doivent être correctement configurées en fonction du système d'exploitation. Résolvez ces problèmes et vérifiez soigneusement chaque étape pour installer avec succès MySQL.

Solutions au service qui ne peuvent pas être démarrées après l'installation de MySQL Solutions au service qui ne peuvent pas être démarrées après l'installation de MySQL Apr 08, 2025 am 11:18 AM

MySQL a refusé de commencer? Ne paniquez pas, vérifions-le! De nombreux amis ont découvert que le service ne pouvait pas être démarré après avoir installé MySQL, et ils étaient si anxieux! Ne vous inquiétez pas, cet article vous emmènera pour le faire face calmement et découvrez le cerveau derrière! Après l'avoir lu, vous pouvez non seulement résoudre ce problème, mais aussi améliorer votre compréhension des services MySQL et vos idées de problèmes de dépannage, et devenir un administrateur de base de données plus puissant! Le service MySQL n'a pas réussi et il y a de nombreuses raisons, allant des erreurs de configuration simples aux problèmes système complexes. Commençons par les aspects les plus courants. Connaissances de base: une brève description du processus de démarrage du service MySQL Service Startup. Autrement dit, le système d'exploitation charge les fichiers liés à MySQL, puis démarre le démon mysql. Cela implique la configuration

Comment optimiser les performances MySQL pour les applications de haute charge? Comment optimiser les performances MySQL pour les applications de haute charge? Apr 08, 2025 pm 06:03 PM

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

Comment optimiser les performances de la base de données après l'installation de MySQL Comment optimiser les performances de la base de données après l'installation de MySQL Apr 08, 2025 am 11:36 AM

L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.

MySQL a-t-il besoin d'Internet MySQL a-t-il besoin d'Internet Apr 08, 2025 pm 02:18 PM

MySQL peut s'exécuter sans connexions réseau pour le stockage et la gestion des données de base. Cependant, la connexion réseau est requise pour l'interaction avec d'autres systèmes, l'accès à distance ou l'utilisation de fonctionnalités avancées telles que la réplication et le clustering. De plus, les mesures de sécurité (telles que les pare-feu), l'optimisation des performances (choisissez la bonne connexion réseau) et la sauvegarde des données sont essentielles pour se connecter à Internet.

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