名称:df

功能：检查文档系统的磁盘空间占用情况。能够利用该命令来获取硬盘被占用了多少空间，现在还剩下多少空间等信息。

语法：df [选项]

说明：df命令可显示任何文档系统对i节点和磁盘块的使用情况。

该命令各个选项的含义如下：

-a 显示任何文档系统的磁盘使用情况，包括0块（block）的文档系统，如/proc文档系统。

-k 以k字节为单位显示。

-i 显示i节点信息，而不是磁盘块。

-t 显示各指定类型的文档系统的磁盘空间使用情况。

-x 列出不是某一指定类型文档系统的磁盘空间使用情况（和t选项相反）。

-T 显示文档系统类型。

　　例1：列出各文档系统的磁盘空间使用情况。

　　$ df

　　Filesystem 1 K－blocks Used Available Use% Mounted on

　　/dev/hda2 1361587 1246406 44823 97％ /

　 　df命令的输出清单的第1列是代表文档系统对应的设备文档的路径名（一般是硬盘上的分区）；第2列给出分区包含的数据块（1024字节）的数目；第3， 4列分别表示已用的和可用的数据块数目。用户也许会感到奇怪的是，第3，4列块数之和不等于第2列中的块数。这是因为缺省的每个分区都留了少量空间供系统管理员使用。即使碰到普通用户空间已满的情况，管理员仍能登录和留有解决问题所需的工作空间。清单中Use% 列表示普通用户空间使用的百分比，即使这一数字达到100％，分区仍然留有系统管理员使用的空间。最后，Mounted on列表示文档系统的安装点。

　　例2：列出各文档系统的i节点使用情况。

　　$ df –ia

　　Filesystem Inodes IUsed IFree Iused% Mounted on

　　/dev/ hda2 352256 75043 277213 21％ /

none 0 0 0 0％ /proc
　　localhost:（pid221） 0 0 0 0％ /net

例3：列出文档系统的类型。
　　$ df –T

Filesystem Type 1K－blocks Used Available use% Mounted
on

/dev/hda2 ext2 1361587 1246405 44824 97% /

____tz_zs

DataFrame 数据的保存和读取

df.to_csv 写入到 csv 文件
	
pd.read_csv 读取 csv 文件
	
df.to_json 写入到 json 文件
	
pd.read_json 读取 json 文件
	
df.to_html 写入到 html 文件
	
pd.read_html 读取 html 文件
	
df.to_excel 写入到 excel 文件
	
pd.read_excel 读取 excel 文件
pandas.DataFrame.to_csv

将 DataFrame 写入到 csv 文件

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_csv.html

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True,
                 index_label=None, mode='w', encoding=None, compression=None, quoting=None, quotechar='"',
                 line_terminator='\n', chunksize=None, tupleize_cols=None, date_format=None, doublequote=True,
                 escapechar=None, decimal='.')


参数：

path_or_buf : 文件路径，如果没有指定则将会直接返回字符串的 json
	
sep : 输出文件的字段分隔符，默认为 “,”
	
na_rep : 用于替换空数据的字符串，默认为''
	
float_format : 设置浮点数的格式（几位小数点）
	
columns : 要写的列
	
header : 是否保存列名，默认为 True ，保存
	
index : 是否保存索引，默认为 True ，保存
	
index_label : 索引的列标签名
.

# -*- coding:utf-8 -*-

"""
@author:    tz_zs
"""

import numpy as np
import pandas as pd

list_l = [[11, 12, 13, 14, 15], [21, 22, 23, 24, 25], [31, 32, 33, 34, 35]]
date_range = pd.date_range(start="20180701", periods=3)
df = pd.DataFrame(list_l, index=date_range,
                  columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(df)
"""
             a   b   c   d   e
2018-07-01  11  12  13  14  15
2018-07-02  21  22  23  24  25
2018-07-03  31  32  33  34  35
"""

df.to_csv("tzzs_data.csv")
"""
csv 文件内容：
,a,b,c,d,e
2018-07-01,11,12,13,14,15
2018-07-02,21,22,23,24,25
2018-07-03,31,32,33,34,35
"""
read_csv = pd.read_csv("tzzs_data.csv")
print(read_csv)
"""
   Unnamed: 0   a   b   c   d   e
0  2018-07-01  11  12  13  14  15
1  2018-07-02  21  22  23  24  25
2  2018-07-03  31  32  33  34  35
"""

df.to_csv("tzzs_data2.csv", index_label="index_label")
"""
csv 文件内容：
index_label,a,b,c,d,e
2018-07-01,11,12,13,14,15
2018-07-02,21,22,23,24,25
2018-07-03,31,32,33,34,35
"""

read_csv2 = pd.read_csv("tzzs_data2.csv")
print(read_csv2)
"""
  index_label   a   b   c   d   e
0  2018-07-01  11  12  13  14  15
1  2018-07-02  21  22  23  24  25
2  2018-07-03  31  32  33  34  35
"""


 

pandas.DataFrame.to_json

将 Dataframe 写入到 json 文件

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_json.html

DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, date_format=None, double_precision=10, force_ascii=True,
                  date_unit='ms', default_handler=None, lines=False, compression=None, index=True)

参数：

path_or_buf : 文件路径，如果没有指定则将会直接返回字符串的 json。
代码：

df.to_json("tzzs_data.json")

read_json = pd.read_json("tzzs_data.json")
print(read_json)
"""
             a   b   c   d   e
2018-07-01  11  12  13  14  15
2018-07-02  21  22  23  24  25
2018-07-03  31  32  33  34  35
"""

json 文件

{
    "a": {
        "1530403200000": 11,
        "1530489600000": 21,
        "1530576000000": 31
    },
    "b": {
        "1530403200000": 12,
        "1530489600000": 22,
        "1530576000000": 32
    },
    "c": {
        "1530403200000": 13,
        "1530489600000": 23,
        "1530576000000": 33
    },
    "d": {
        "1530403200000": 14,
        "1530489600000": 24,
        "1530576000000": 34
    },
    "e": {
        "1530403200000": 15,
        "1530489600000": 25,
        "1530576000000": 35
    }
}

 

pandas.DataFrame.to_html

将 Dataframe 写入到 html 文件

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_html.html

DataFrame.to_html(buf=None, columns=None, col_space=None, header=True, index=True, na_rep='NaN', formatters=None,
                  float_format=None, sparsify=None, index_names=True, justify=None, bold_rows=True, classes=None,
                  escape=True, max_rows=None, max_cols=None, show_dimensions=False, notebook=False, decimal='.',
                  border=None, table_id=None)

代码：

df.to_html("tzzs_data.html")

read_html = pd.read_html("tzzs_data.html")
print(read_html)
"""
[   Unnamed: 0   a   b   c   d   e
0  2018-07-01  11  12  13  14  15
1  2018-07-02  21  22  23  24  25
2  2018-07-03  31  32  33  34  35]
"""

#
print(read_html[0])
"""
   Unnamed: 0   a   b   c   d   e
0  2018-07-01  11  12  13  14  15
1  2018-07-02  21  22  23  24  25
2  2018-07-03  31  32  33  34  35
"""

HTML文件：

<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>a</th>
      <th>b</th>
      <th>c</th>
      <th>d</th>
      <th>e</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>2018-07-01</th>
      <td>11</td>
      <td>12</td>
      <td>13</td>
      <td>14</td>
      <td>15</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2018-07-02</th>
      <td>21</td>
      <td>22</td>
      <td>23</td>
      <td>24</td>
      <td>25</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2018-07-03</th>
      <td>31</td>
      <td>32</td>
      <td>33</td>
      <td>34</td>
      <td>35</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

在浏览器中打开：



.

 

df.to_html 生成的是一个 html 格式的 table 表，我们可以在前后加入其他标签，丰富页面。ps：如果有中文字符，需要在 head 中设置编码格式。

参考：Pandas Dataframes to_html: Highlighting table rows

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: tz_zs
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

index = ["2018-07-01", "2018-07-02", "2018-07-03", "2018-07-04"]
df = pd.DataFrame(index=index)
df["一"] = [11, 12, 13, 14]
df["二"] = [21, 22, 23, 24]
print(df)
"""
             一   二
2018-07-01  11  21
2018-07-02  12  22
2018-07-03  13  23
2018-07-04  14  24
"""

axes_subplot = df.plot()
# print(type(axes_subplot)) #<class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'>
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("num")
plt.legend(loc="best")
plt.grid(True)
plt.savefig("test.png")

HEADER = '''
    <html>
        <head>
            <meta charset="UTF-8">
        </head>
        <body>
    '''
FOOTER = '''
        <img src="%s" alt="" width="1200" height="600">
        </body>
    </html>
    ''' % ("test.png")
with open("test.html", 'w') as f:
    f.write(HEADER)
    f.write(df.to_html(classes='df'))
    f.write(FOOTER)


.



.

 

pandas.DataFrame.to_excel

将 DataFrame 写入 excel 文件

pandas.DataFrame.to_excel

DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, 
                   header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None,
                   merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)

.

#!/usr/bin/python2.7
# -*- coding:utf-8 -*-

"""
@author:    tz_zs
"""

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

list_l = [[1, 3, 3, 5, 4], [11, 7, 15, 13, 9], [4, 2, 7, 9, 3], [15, 11, 12, 6, 11]]
index = ["2018-07-01", "2018-07-02", "2018-07-03", "2018-07-04"]
df = pd.DataFrame(list_l, index=index, columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(df)
"""
             a   b   c   d   e
2018-07-01   1   3   3   5   4
2018-07-02  11   7  15  13   9
2018-07-03   4   2   7   9   3
2018-07-04  15  11  12   6  11
"""

df.to_excel("test.xls")


.



 

pandas.read_excel

读取 excel 

 

可能遇到的报错：

ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. Install xlrd >= 1.0.0 for Excel support Use pip or conda to install xlrd.

解决方法：安装 xlrd 包。

stackoverflow 讨论：Python: Pandas pd.read_excel giving ImportError: Install xlrd >= 0.9.0 for Excel support

 

其他文章：

http://www.dcharm.com/?p=584

https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/79059436

https://www.cnblogs.com/pengsixiong/p/5050833.html

.

end

分享一个零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默的人工智能教程(如不能直接点击访问，请以“右键”->“在新标签页中打开链接”方式打开)网站，网址：https://www.cbedai.net/gnailoug/

df命令概述
df命令作用是列出文件系统的整体磁盘空间使用情况。可以用来查看磁盘已被使用多少空间和还剩余多少空间。
df命令显示系统中包含每个文件名参数的磁盘使用情况，如果没有文件名参数，则显示所有当前已挂载文件系统的磁盘空间使用情况，参考示例1。

在默认情况下，磁盘空间是以1KB为单位进行显示的，但是，如果POSIXLY_CORRECT环境变量被设置为true，这种情况下默认使用512字节为单位显示，参考示例9。
df命令语法
df [选项] [文件名]

参数：
-a：--all，显示所有的文件系统，包括虚拟文件系统，参考示例2。
-B：--block-size，指定单位大小。比如1k，1m等，参考示例3。
-h：--human-readable，以人们易读的GB、MB、KB等格式显示，参考示例4。
-H：--si，和-h参数一样，但是不是以1024，而是1000，即1k=1000，而不是1k=1024。
-i：--inodes，不用硬盘容量，而是以inode的数量来显示，参考示例5。
-k：以KB的容量显示各文件系统，相当于--block-size=1k。
-m：以KB的容量显示各文件系统，相当于--block-size=1m。
-l：--local，只显示本地文件系统。
--no-sync：在统计使用信息之前不调用sync命令(默认)。
-sync：在统计使用信息之前调用sync命令。
-P：--portability，使用POSIX格式显示，参考示例6。
-t：--type=TYPE，只显示指定类型的文件系统，参考示例7。
-T：--print-type，显示文件系统类型，参考示例8。
-x：--exclude-type=TYPE，不显示指定类型的文件系统。
--help：显示帮助信息。
--version：显示版本信息。
df命令示例
 示例1:查看包含给定文件磁盘空间使用情况
[root@localhost ~]# df /home   #指定一个文件夹，查看该文件夹所在磁盘的使用情况
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             16036224   2749160  12459316  19% /

[root@localhost ~]# df /bin/ls   #指定一个文件
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             16036224   2749160  12459316  19% /

[root@localhost ~]# df /bin/ls /home  #指定多个文件或文件夹
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             16036224   2749160  12459316  19% /
/dev/sda2             16036224   2749160  12459316  19% /

[root@localhost ~]# df /bin/ls /home /usr/  #指定多个文件或文件夹
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             16036224   2749160  12459316  19% /
/dev/sda2             16036224   2749160  12459316  19% /
/dev/sda2             16036224   2749160  12459316  19% /

[root@localhost ~]# df   # 默认情况
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             16036224   2750464  12458012  19% /
/dev/sda1               295561     16911    263390   7% /boot
tmpfs                  1028272         0   1028272   0% /dev/shm

输出结果列说明：
Filesystem：代表该文件系统时哪个分区，所以列出的是设备名称。
1K-blocks：说明下面的数字单位是1KB，可利用-h或-m来改变单位大小，也可以用-B来设置。
Used：已经使用的空间大小。
Available：剩余的空间大小。
Use%：磁盘使用率。如果使用率在90%以上时，就需要注意了，避免磁盘容量不足出现系统问题，尤其是对于文件内容增加较快的情况(如/home、/var/spool/mail等)。
Mounted on：磁盘挂载的目录，即该磁盘挂载到了哪个目录下面。
 示例2:查看所有文件系统
[root@localhost ~]# df -a    #包括虚拟文件系统
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             16036224   2749160  12459316  19% /
proc                         0         0         0   -  /proc
sysfs                        0         0         0   -  /sys
devpts                       0         0         0   -  /dev/pts
/dev/sda1               295561     16911    263390   7% /boot
tmpfs                  1028272         0   1028272   0% /dev/shm
none                         0         0         0   -  /proc/sys/fs/binfmt_misc
none                         0         0         0   -  /proc/fs/vmblock/mountPoint
sunrpc                       0         0         0   -  /var/lib/nfs/rpc_pipefs

[root@localhost ~]# df     # 默认
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             16036224   2749160  12459316  19% /
/dev/sda1               295561     16911    263390   7% /boot
tmpfs                  1028272         0   1028272   0% /dev/shm

说明：系统里面存在很多特殊的文件系统，这些比较特殊的文件系统几乎都是在内存当中，（如/proc挂载点），所以，这些特殊文件系统都不会占据硬盘空间。
 示例3:指定单位大小
[root@localhost ~]# df -B 1k    #1k为单位
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             16036224   2749160  12459316  19% /
/dev/sda1               295561     16911    263390   7% /boot
tmpfs                  1028272         0   1028272   0% /dev/shm

[root@localhost ~]# df --block-size 1m   #1M为单位
Filesystem           1M-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2                15661      2685     12168  19% /
/dev/sda1                  289        17       258   7% /boot
tmpfs                     1005         0      1005   0% /dev/shm

 示例4:以人们易读的方式显示
[root@localhost ~]# df -h
Filesystem            Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda2              16G  2.7G   12G  19% /
/dev/sda1             289M   17M  258M   7% /boot
tmpfs                1005M     0 1005M   0% /dev/shm

 示例5:以inode的数量显示
[root@localhost ~]# df -i
Filesystem            Inodes   IUsed   IFree IUse% Mounted on
/dev/sda2            4141216  101279 4039937    3% /
/dev/sda1              76304      35   76269    1% /boot
tmpfs                 257068       1  257067    1% /dev/shm

 示例6:使用POSIX格式显示
[root@localhost ~]# df -P  #使用POSIX格式显示
Filesystem         1024-blocks      Used Available Capacity Mounted on
/dev/sda2             16036224   2750464  12458012      19% /
/dev/sda1               295561     16911    263390       7% /boot
tmpfs                  1028272         0   1028272       0% /dev/shm

[root@localhost ~]# df 
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             16036224   2750464  12458012  19% /
/dev/sda1               295561     16911    263390   7% /boot
tmpfs                  1028272         0   1028272   0% /dev/shm

 示例7:只显示类型为ext3的文件系统
[root@localhost ~]# df -t ext3
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             16036224   2750464  12458012  19% /
/dev/sda1               295561     16911    263390   7% /boot

 示例8:显示出每个文件系统的类型
[root@localhost ~]# df -T
Filesystem    Type   1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2     ext3    16036224   2750464  12458012  19% /
/dev/sda1     ext3      295561     16911    263390   7% /boot
tmpfs        tmpfs     1028272         0   1028272   0% /dev/shm

 示例9:显示出每个文件系统的类型
[root@localhost ~]# df   #默认情况是1024
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             16036224   2750464  12458012  19% /
/dev/sda1               295561     16911    263390   7% /boot
tmpfs                  1028272         0   1028272   0% /dev/shm

[root@localhost ~]# export POSIXLY_CORRECT=true   #设置POSIXLY_CORRECT为true

[root@localhost ~]# df    #POSIXLY_CORRECT为true时默认512
Filesystem         512B-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             32072448   5500928  24916024  19% /
/dev/sda1               591122     33822    526780   7% /boot
tmpfs                  2056544         0   2056544   0% /dev/shm

[root@localhost ~]# unset POSIXLY_CORRECT   #取消设置POSIXLY_CORRECT
[root@localhost ~]# df 
Filesystem           1K-blocks      Used Available Use% Mounted on
/dev/sda2             16036224   2750464  12458012  19% /
/dev/sda1               295561     16911    263390   7% /boot
tmpfs                  1028272         0   1028272   0% /dev/shm


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注：本系列内容主要参考《鸟哥的linux私房菜》和CentOS系统自带的帮助文档以及网上相关资料，示例都是基于CentOS。

df -h查看系统中文件的使用情况

Size  分割区总容量

Used 已使用的大小

Avail 剩下的大小

Use% 使用的百分比

Mounted on 路径地址

FreeBSD下，当硬盘容量已满时，您可能会看到已使用的百分比超过 100%，因为 FreeBSD 会留一些空间给 root，让 root 在档案系统满时，还是可以写东西到该档案系统中，以进行管理。
du -sh *查看当前目录下各个文件及目录占用空间大小

大小 文件名

4.0K test.txt


du -h --max-depth=1 /root/* 查看目录下的说有文件大小
du -h --max-depth=1 /root 列出root目录下面所有的一级目录文件大小；

rm删除命令

rm -f * 切换到要删除的目录，删除目录下的所有文件
rm -rf log/* 删除logs文件夹下的所有文件，而不删除文件夹本身

df -h和du -sh显示的磁盘大小不一致原因及解决办法

df -hT显示132G空间全部占用，du -sh显示只占用30G

问题原因

使用rm命令删除文件时，只有当该文件不存在任何link才会被删除

当有进程访问这个文件时,这个文件的实际占用空间就不会释放

du是根据文件名进行的空间统计，使用rm时该文件对系统来说已经不可见，所以不会统计这个文件。

df则是磁盘实际占用的数量

解决方法
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