linux 下df -h 信息不准确


如果你在Linux下使用`df -h`命令获取磁盘空间信息时发现不准确,可能是由以下几个原因造成的: 1. 缓存问题:`df`命令默认会从缓存中读取数据,如果系统更新频繁或者缓存未及时刷新,可能会导致显示的数据不准确。你可以尝试先运行`sync`命令刷新缓存,然后再次执行`df -h`。 2. 挂载点问题:检查你的文件系统挂载点,确保它们都被正确识别和列出。有时候,新挂载的设备或共享文件系统可能不会立即显示出来。 3. 权限问题:某些目录可能由于权限限制无法访问,这可能导致`df`无法获取准确信息。确保你有足够的权限查看所有挂载点。 4. 分区类型:对于不同的文件系统(如EXT4、NTFS等),`df`可能需要特定的工具才能正确解析。确保你使用的工具支持你的分区类型。 5. 网络问题:如果文件系统是通过网络挂载的,网络连接问题可能导致数据不准确。检查网络连接并确保文件系统可用。 6. 硬件问题:硬件故障(如硬盘错误)也可能导致`df`显示不准确。在这种情况下,可能需要进行更详细的磁盘检测工具(如`smartctl`或`fsck`)。 如果以上方法都无法解决问题,你可能需要查阅具体的Linux发行版文档,或者寻求专业人士的帮助。 [2024-05-11 11:30:19 | AI写代码神器 | 310点数解答]
相关提问
- # 预处理 def load_and_preprocess(file_path): df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl') df = df.rename(columns={ '评价内容': 'comment', '星级': 'rating' }) # 删除未评论评价以及评论为空的记录 df = df.remove('此用户没有填写评价。') df = df.remove('此用户未及时填写评价内容') df = df.remove('此用户未填写评价内容') df = df.remove('该用户未评价,系统默认好评') df = df.dropna(subset=['comment']) # 去除非文字字符(保留中文、英文、数字) df['comment'] = df['comment'].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\u4e00-\u9fff]', '', (635点数解答 | 2025-06-25 15:46:50)55
- # 引入规则 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份,并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___df['销售单价'] * df['销售数量']__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组,便于逐年分析 # 遍历每个年份,计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __group.shape[0]_ # 计算该年份的总订单数量(行数) tota(701点数解答 | 2024-11-10 14:29:10)171
- import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份,并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___count*amount__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组,便于逐年分析 # 遍历每个年份,计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __a_ # 计算该年份的总订单数量(行数) total_order_amount =___b_ # 计算该年份的(260点数解答 | 2024-11-10 14:26:05)157
- try: stock_list=[] with open(r'{}'.format(path),'r+') as f: com=f.readlines() for i in com: i=i.strip() if len(str(i))>0: stock_list.append(i) df=pd.dataframe() df['证券代码']=stock_list df['证券代码']=df['证券代码'].apply(lambda x:str(x)[-6:]) return df(294点数解答 | 2024-12-07 13:50:32)111
- 读入数据文件 data.xlsx,实现以下功能: # 数据做字符串处理dtype=str df = pd.read_excel(r'd:\data.xlsx', dtype=str) 1、将列名'商品编码'改为'药品编码',将列名'商品名称'改为'药品名称' (rename()方法实现重新标记行索引或列名,通常使用原索引与新索引(原列名与新列名)组成的字典作为参数。 例如:df=df.rename(columns={'name':'姓名','class':'班级'})) 2、对缺失数据做删除处理(查询哪些字段和记录有空值,并显示社保卡号为空值的记录,并删除有空值的记录) 3、将'销售数量'的数据类型转换为整型'int',将'应收金额'和'实收金额'的数据类型转换为浮点型'float' 4、将'购药时间'截取前面的日期字符串,并将该字段转化为时间类型 (截取字符串可以使用代码:df['购药时间'] = df['购药时间'].map(lambda x: x.split()[0])) 5、删除‘销售数量’小于等于0的数据。(查看数据框信息,看看删除后记录的改变) 6(168点数解答 | 2025-04-17 16:51:27)143
- def read_tdx_trader_stock(self,path=r'c:\new_tdx\t0002\blocknew\buy.blk'): ''' 读取通达信板块自选股交易 ''' try: stock_list=[] with open(r'{}'.format(path),'r+') as f: com=f.readlines() for i in com: i=i.strip() if len(str(i))>0: stock_list.append(i) df=pd.dataframe() df['证券代码']=stock_list df['证券代码']=df['证券代码'].apply(lambda x:str(x)[-(84点数解答 | 2024-12-07 13:53:04)136
- def read_tdx_trader_stock(self,path=r'c:\new_tdx\t0002\blocknew\buy.blk'): ''' 读取通达信板块自选股交易 ''' try: stock_list=[] with open(r'{}'.format(path),'r+') as f: com=f.readlines() for i in com: i=i.strip() if len(str(i))>0: stock_list.append(i) df=pd.dataframe() df['证券代码']=stock_list df['证券代码']=df['证券代码'].apply(lambda x:str(x)[-(340点数解答 | 2024-12-07 13:53:39)159
- # 引入规则 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/777d04dc22364384a12890c748682c80/employee_information.xlsx") # 设置基准日期为2023年12月31日 base_date = pd.timestamp('2023-12-31') # 计算每个入职日期与基准日期之间的天数差异,并创建一个新列'入职天数' df['入职天数'] = (base_date - pd).dt.days # .dt.days 是一个属性,用于获取日期时间对象中的天数部分。 # 查看结果 show_table(df.head())(248点数解答 | 2024-10-26 15:40:13)124
- # 价格敏感度分析 def parallel_sentiment(comment): try: return SnowNLP(comment).sentiments except Exception as e: # 解析失败,打印异常信息并返回中性情感得分为0.5 print(f"解析评论时出现错误: {e}") return 0.5 def analyze_price_sentiment(df): # 筛选价格相关评论 price_df = df[df['is_price_related'] == 1].copy() print(f"共找到{len(price_df)}条价格相关评论") # 并行情感分析 with multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count()) as pool: sentiments = pool.map(parallel_sentiment, pr(1048点数解答 | 2025-06-25 15:56:13)45
- 1.定义一个抽象类,并设计两个子类继承该抽象类,演示它们的使用。 具体过程为,定义一个类vehicle并将它声明为抽象类。在类vehicle中声明一个infoofwheels方法,返回值为字符串类型。创建两个类car和motorbike从vehicle类继承而来,并在这两个类中实现info0fwheels方法。在car类中,应当返回“四轮车”信息:而在motorbike类中,应当返回“双轮车”信息。创建另一个带main方法的测试类test,在该类中创建car和motorbike的实例,并在控制台分别显示它们返回的信息。(440点数解答 | 2024-06-06 23:18:54)197
- 1.使用pandas库读取数据“data.csv”,展示其前5行数据。 2.对数据进行探索,查看数据类型、缺失值以及数据基本的数值统计详细信息。 3.对数据data日期格式数据做日期转换。 4.查看data**信息统计情况。 (1)查看发布**信息中所在城市city的岗位数量统计信息,统计**信息较多的前五名城市。 (2)保留学历是本科和大专的**信息. 0618220232 061822( (3)修改“district”列,如“高新区”,需要改成“成都-高新区” (4)找出"positionadvantage”职位优势这一列中有“双休”条件的**信息,在所有发布的**信息中的占比,保留2位小数。(5)根据“salary”工资列,新增最低工资和最高工资两列,列名分别设置为“最低工资”和“最高工资”,(如10k-30k,则最低 工资为10k,最高工资为20k) 5.对数据data作统计分析(642点数解答 | 2024-06-30 15:39:49)229
- 1.使用pandas库读取数据“data.csv”,展示其前5行数据。 2.对数据进行探索,查看数据类型、缺失值以及数据基本的数值统计详细信息。 3.对数据data日期格式数据做日期转换。 4.查看data**信息统计情况。 (1)查看发布**信息中所在城市city的岗位数量统计信息,统计**信息较多的前五名城市。 (2)保留学历是本科和大专的**信息. 0618220232 061822( (3)修改“district”列,如“高新区”,需要改成“成都-高新区” (4)找出"positionadvantage”职位优势这一列中有“双休”条件的**信息,在所有发布的**信息中的占比,保留2位小数。(5)根据“salary”工资列,新增最低工资和最高工资两列,列名分别设置为“最低工资”和“最高工资”,(如10k-30k,则最低 工资为10k,最高工资为20k) 5.对数据data作统计分析(1)统计分析各城市**数量分布图(2)**学历占比图 **学历占比图(3)通过**学历分析图,给出你对**发布情况的分析结论.(4)统计每一天发布的**数量图,按天来统计(提示:需要先将时间按每天来统(1539点数解答 | 2024-06-30 15:56:50)239