# 使用 PySpark 处理时间序列数据的流程
在数据科学和大数据处理中，时间序列数据的处理是一个重要的任务。以下是如何使用 PySpark 来处理时间序列数据的详细流程和代码示例。
## 流程步骤
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装并导入 PySpark |
| 2 | 创建 Spark 会话 |
原创
2024-09-24 07:13:46
105阅读
pyspark 使用 Many different factors come into play as to why a particular user may or may not churn. In this project I use PySpark to analyse and predict churn using data similar to those of companies
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2024-08-06 21:00:03
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import pandas as pd
#取数
#df=pd.read_csv('jetrail.csv')
#print(df.head())
'''
ID Datetime Count
0 0 25-08-2012 00:00 8
1 1 25-08-2012 01:00 2
2 2 25-08-2012 02:00
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2024-01-03 22:57:19
154阅读
目录1-pandas与时间序列 2-pandas案例1-pandas与时间序列无论在什么行业，时间序列都是一种十分重要的数据形式，很多统计数据以及数据规律也都和时间序列有着十分重要的关系，而且pandas在处理时间序列是非常简单的。下面我们看下生成时间序列的方法：生成一段时间的python代码如下：import pandas as pd
#生成一段时间范围
t = pd.date_ra
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2023-08-21 02:13:25
222阅读
“ 本文阐述基于PySpark的sql数据读取、特征处理、寻找最优参数、使用最优参数预测未来销量的全过程，重在预测流程和Pyspark相关知识点的讲解，展示可供企业级开发落地的demo。” 文章目录1 数据读取与预处理1.1 数据读取1.2 特征生成1.3 数据集的划分2 模型构建和调优2.1 设置参数空间2.2 交叉验证2.3 dataframe转换2.4 dataframe最优参数保存至数据库
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2024-06-09 07:25:43
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文章目录abstract可视化读入数据简单时序图季节性时序图季节性箱线图趋势箱线图时序的主要成分statsmodels 安装周期检验STL算法介绍Homework简单时序图季节时序图季节箱线图趋势箱线图ACF查看周期STL 检测 abstract时间序列可视化时间序列的四个主要成分： 趋势，季节性（周期性），外部变量，噪音计算时间序列的自相关性系数，根据自相关性系数判断季节性掌握STL算法分解时
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2023-11-25 20:38:49
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PySpark.ml时间序列特征工程1.特征预处理1).二值化与分桶2).最小最大值标准化(MinMaxScaler)3).绝对值归一化MaxAbsScaler4).特征标准化StandardScaler5).Normalizer （正则化）6).多项式特征(PolynomialExpansion)7).独热编码OneHotEncoder8).降维 PCA（主成分分析 ）2.日期特征1).日期拆
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2024-04-30 19:19:23
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本文是PySpark销量预测系列第一篇，后面会陆续通过实战案例详细介绍PySpark销量预测流程，包含特征工程、特征筛选、超参搜索、预测算法。在零售销量预测领域，销售小票数据动辄上千万条，这个量级在单机版上进行数据分析/挖掘是非常困难的，所以我们需要借助大数据利器--Spark来完成。Spark作为一个快速通用的分布式计算平台，可以高效的使用内存，向用户呈现高级API，这些API将转换为复杂的并行
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2024-03-10 23:44:21
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最近在用spark做时间序列的预测，主要实践了arima和holtwinters（三次指数平滑）两种方式，时间也不早了，急着回家，直接记录代码吧。 预测部分`import java.sql.Timestamp
import java.time.{ZoneId, ZonedDateTime}
import com.cloudera.sparkts._
import org.apache.log4j
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2023-08-22 21:38:03
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我们把按照时间次序排列的随机变量序列\[Y_0,\, Y_1,\, Y_2, \cdots
\]称为时间序列（Time Series）。比如网站的PV、DAU，国家的GDP，股票的价格等。这种特别的次序给模型提出了特别的挑战，包含数据内的自相关性、不可交换性、以及数据和参数的不平稳性等。时间序列里面的内容很多，小到接下来要讲的平滑，大到金融里的混沌时间序列预测等。我准备花一些时间认真整理部分理论
keras 时间序列预测num表示自行车数量，weekday表示星期几，hour表示小时。一共45949条数据，这些数据是按一分钟一次的顺序排列的。 用RNN进行预测的话，实际上用num字段就够了，其他两个字段作为额外的参考信息，读者不妨利用这两条信息构建更复杂的模型，提高预测精度。接下来我们将用多层LSTM 的RNN神经网络去预测这些序列的值，简单来说，我们有9个连续的num，那么如何预测第10
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2023-11-12 09:45:01
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借翻译这篇文章的机会学习pySpark实现决策树分类，同时采用分层抽样的方法处理数据偏斜问题、利用k折交叉验证的方法进行了模型参数决策树深度的优化，从而获得了最佳决策树。 客户流失预测【Churn prediction】的研究有利于提前做出挽留动作，降低客户流失对利润增长造成的负面影响。客户流失预测在电芯、银行、保险等行业备受关注。 预测过程是基于数据驱动，通常是利用机器学习技术。在这篇文章中，我
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2023-12-01 23:20:19
91阅读
# 使用PySpark实现时间序列敏感局部哈希（LSH）
在数据分析与机器学习中，处理大规模数据时，时间序列的特征提取和近似计算至关重要。敏感局部哈希（LSH）是一种常见的算法，用于快速寻找高维数据的近似匹配。本文将以PySpark为基础，共同学习如何实现时间序列的LSH。
## 整体流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤，参见下表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-28 08:28:49
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PySpark时间序列数据统计描述，分布特性与内部特性一、基本统计特性1.序列长度2.销售时长3.间断时长4.缺失值占比5.均值(mean)6.标准差(std)7.C.V系数二、分布特性8.偏度(skewness)9.峰度(Kurtosis)10.雅克-贝拉检验(Jarque-Bera)三、序列内部特性11.长期趋势12.平稳性13.周期性14.序列复杂度 PySpark时序数据描述 为更好
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2024-05-07 19:02:48
101阅读
在这篇博文中，我们将详细介绍如何使用PySpark实现时间序列算法，整个过程涵盖从问题背景到解决方案、验证测试和预防优化。通过这个实例，我们希望能够深入探讨时间序列分析的各种方面，并且以一种友好的口吻与大家分享。
### 问题背景
在数据科学领域，时间序列分析是一个广泛应用的技术，尤其在金融、气象、交通流量预测等领域有重要作用。假设我们的客户是一家电商平台，希望通过分析过去的销售数据来预测未来
参考：https://tensorflow.google.cn/tutorials/structured_data/time_series一、时间序列预测1.1、数据集#显示所有列(参数设置为None代表显示所有行，也可以自行设置数字)
pd.set_option('display.max_columns',None)
#禁止自动换行(设置为Flase不自动换行，True反之)
pd.set_op
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2023-08-30 15:46:57
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文章目录官网文档环境泰坦尼克号数据分析泰坦尼克号数据清洗整理Spark ML PipelineTitanic幸存者预测：逻辑回归LR模型模型训练模型预测Titanic幸存者预测：决策树模型 官网文档https://spark.apache.org/docs/2.4.5/api/python/pyspark.ml.html环境Python3spark2.4.8jupyternotebookJDK8
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2023-11-30 16:15:06
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时序预测（Arima 和 HoltWinters）算法 及 评估方法 整理。spark 库里没有 Spark TimeSeries 时序预测算法，但是国外有人已经写好了相应的算法。https://github.com/sryza/spark-timeseries时间序列分析时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，
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2023-09-06 14:18:05
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Task序列化问题问题现象本质原因1.封装数据的bean没有实现序列化(报错图1) 封装数据的bean需要写入本地磁盘和在网络中传输，没有实现序列化出出错2.rdd的算子中传入的函数用到了外部引用类型(闭包)，且没有实现序列化(报错图2) 本质原因的Task是在Driver端生成的，函数也是在Driver端定义的，但是真正执行是需要将Task和Task中引用都序列化，如果有没法序列化的，就会出现T
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2023-10-14 07:16:53
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RDD 序列化从计算的角度, 算子以外的代码都是在Driver端执行, 算子里面的代码都是在Executor端执行。那么在scala的函数式编程中，就会导致算子内经常会用到算子外的数据，这样就形成了闭包的效果。如果使用的算子外的数据无法序列化，就意味着无法传值给Executor端执行，就会发生错误， 所以需要在执行任务计算前，检测闭包内的对象是否可以进行序列化，这个操作我们称之为闭包检测。seri
