python数据分析中，可以使用shift()方法对DataFrame对象的数据进行位置的前滞、后滞移动。语法DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0)periods可以理解为移动幅度的次数，shift默认一次移动1个单位，也默认移动1次(periods默认为1)，则移动的长度为1 * periods。periods可以是正数，也可以是负数。负数表示

容器中可以运行一些网络应用，要让外部也可以访问这些应用，可以通过 -P（大写） 或 -p （小写） 参数来指定端口映射。（1）当使用 -P 标记时，Docker 会随机映射一个 49000~49900 的端口到内部容器开放的网络端口。使用 docker ps 可以看到，本地主机的 49155 被映射到了容器的 5000 端口。此时访问本机的 49155 端口即可访问容器内 web 应用提供的界面。

1.设置小数位数1.1 数据框设置统一小数位数以保留小数点后两位小数为例：import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]), columns=['A1', 'A2', 'A3','A4','A5'])print(df)print("=============================

数据集介绍Iris鸢尾花数据集： 包含 3 类分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica），共 150 条数据，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，通常可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于哪一品种。数据集获取：首先要在自己的Python环境中下载sklearn(进入

使用三台服务器部署Ceph分布式存储，实现Ceph文件系统共享，将网站数据从NFS迁移到Ceph存储实验拓扑如下图所示，做具体实验前请先配置好环境：image主机配置如下表所示：image一：准备环境1）将3台虚拟机全部关机,添加光盘和磁盘，右击虚拟机，选【设置】---【添加】---【CD|DVD驱动器】--【完成】，选择镜像文件 ceph10.iso，所有3台ceph服务器都添加2块20G磁盘。

容器中可以运行一些网络应用，要让外部也可以访问这些应用，可以通过 -P（大写） 或 -p （小写） 参数来指定端口映射。（1）当使用 -P 标记时，Docker 会随机映射一个 49000~49900 的端口到内部容器开放的网络端口。使用 docker ps 可以看到，本地主机的 49155 被映射到了容器的 5000 端口。此时访问本机的 49155 端口即可访问容器内 web 应用提供的界面。

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