win2003给一个服务制定任务计划为每一小时重启一次，怎么做

Posted 2023-04-23

通过WINDOWS自带的计划任务来实现： 操作步骤： 1、打开“开始”/程序/附件/系统工具中”任务计划”，弹出任务计划窗口； 2、然后双击”添加任务计划”； 3、运行“任务计划向导”，按“浏览”； 4、找到c盘下WINDOWS/SYSTEM32目录中的shutdown.exe文件 参考技术A 你的这个方法可以参考：
计划任务，实现电脑服务器自动重启设置
http://www.360doc.com/content/14/0615/23/7669533_387023063.shtml
设置为每天——几点——延时可以设置为30-60秒后执行。

请参考：
Server 2003上如何设置重复执行的计划任务
http://jingyan.baidu.com/article/2d5afd69f1c2b985a3e28e7b.html本回答被提问者采纳

将每一天绘制为每小时的时间序列

【中文标题】将每一天绘制为每小时的时间序列

【英文标题】：Plot each day as a time serie on a hourly basis

【发布时间】：2021-03-22 19:31:18

【问题描述】：

我有一个时间序列数据框 (df)，其中包含变量 y 几天的信息（每小时注册一次）：

> df.head()

          Date           y         
1   2019-10-03 00:00:00 33  
2   2019-10-03 01:00:00 10  
3   2019-10-03 02:00:00 39  
4   2019-10-03 03:00:00 60  
5   2019-10-03 04:00:00 21  

我想将每一天绘制为一个时间序列，x 轴是小时，即我想每小时（独立地）查看每天的 y。如果我有 N 天，我想在示例图中看到 N 个时间序列，变量 y 在 y 轴上，小时在 x 轴上。这可能吗？

如果每天对我的数据进行分组，我会因为 sum 函数而丢失小时信息：

 > df_day = df.groupby(pd.Grouper(key='Date',freq='1D')).sum() 

       Date     y
0   2019-10-03 800
1   2019-10-04 899
2   2019-10-05 1020
3   2019-10-06 544
4   2019-10-07 321

【参考方案1】：

将DataFrame.groupby 与日期和时间一起使用，汇总总和并按Series.unstack 重塑：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

df_day = (df.groupby([df['Date'].dt.date, df['Date'].dt.hour])['y']
            .sum()
            .unstack(fill_value=0))
print (df_day)
Date         0   1   2   3   4
Date                          
2019-10-03  33  10  39  60  21

【讨论】：

谢谢，df_day.plot() 在你的代码得到我想要的之后。