数据进行切分

数据库切分 1. 什么是数据切分?         数据切分(Sharding)是指通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库上面,以达到分散单台设备负载的效果。数据的切分同时还可以提高系统的总体可用性,因为单台设备Crash之后,只有总体数据的某部分不可用,而不是所有的数据。 数据的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表( 阅读详情

数据进行切分

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Apr 17 16:12:18 2017

@author: STP
"""

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
begin = datetime.datetime.now()
data= pd.read_csv('0401-0415.csv', header = 0)
#data2 = pd.read_csv('JData_Action_201602.csv', header = 0)
'''
data1 = pd.read_csv('0221-0229.csv', header = 0)
data2 = pd.read_csv('0301-0306.csv', header = 0)
data12=[data1,data2]
data= pd.concat(data12)
'''
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])
rng1 = pd.date_range('2016-04-11',periods = 1)
rng2 = pd.date_range('2016-04-15',periods = 1)
for i in rng1:
    for j in rng2:
        index1 = data['time'] >= i
        print i
        index2 = data['time'] <= j
        print j
        output = data[index1 & index2]
        output.to_csv('0411-0415.csv' , mode = 'ab+', index = None)


'''
# 处理合并的两个数据集
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])
rng1= pd.date_range('2016-03-06',periods = 1)

for i in rng1:
    index1 = data['time'] <= i
    print i
    output = data[index1]
    output.to_csv('0301-0306.csv' , mode = 'ab+', index = None)
'''



end = datetime.datetime.now()
time_run=end-begin  
print time_run      

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