数据分析实战训练营 视频教程

在进行性能测试时，我们需要对测试结果进行监控和分析，以便于及时发现问题并进行优化。 Locust在内存中维护了一个时间序列数据结构，用于存储每个事件的统计信息。 这个数据结构允许我们在Charts标签页中查看不同时间点的性能指标，但是正因为Locust WebUI上展示的数据实际上是存储在内存中的。所以在Locust测试结束后，这些数据将不再可用。 如果我们需要长期保存以便后续分析测试数据，可以考虑将Locust的测试数据上报到外部的数据存储系统，如InfluxDB，并使用Grafana等可视化工具进行展示和分析。

前言：Pandas的数据操作中，最基本的就是操作的筛选了，但是对新学员来说的这又是一个难点，因为方法比较多，不容易记。在此总结一下pandas中的一些常用的数据筛选操作。

一、首先需要思考，我们在页面导出excel，用python导出如何写入文件的 封装前需要确认python导出excel接口返回的是一个什么样的数据类型 如下：我们先看下不对返回结果做处理，直接接收数据类型是一个对象，无法获取返回值

无效数据是指不符合数据收集目的或数据收集标准的数据。这些数据可能来自于不准确的测量、缺失值、错误标注、虚假的数据源或其他问题。无效数据可能会对数据分析结果产生误导，因此需要在数据分析之前进行过滤和处理。

Python 是一门功能强大的编程语言，但在处理大规模数据或复杂计算任务时，性能可能成为一个瓶颈。幸运的是，Python 提供了多种方法来提升性能，其中之一是利用并行处理来加速循环操作。本文将介绍如何使用并行处理技术来优化 for 循环，从而提高 Python 程序的执行速度。我们将讨论并行处理的概念、常用的并行处理库以及示例代码来演示如何应用并行处理来加速 for 循环。