Python是一种功能强大的编程语言，广泛用于数据分析和科学计算领域。在数据分析中，我们经常需要处理和操作大量的数据。Python提供了许多库和工具来方便地处理数据，其中最常用的是pandas库。Pandas库提供了DataFrame这个数据结构，可以轻松地处理和操作数据，使数据分析变得更加简单。本文将介绍如何使用Python和pandas库便利DataFrames，以及一些常用的操作和技巧。
数据处理中 有时候会碰到处理完之后循环写入到excel的问题 主要使用两个库：openpyxl库和xlsxwriter库 目前xlrd库python支持不是很友好使用Tkinter模块进行文件或者文件夹选择 我在这里使用的是文件夹选择 然后遍历文件夹里面的excel 最后写入excel不同的sheet或者写入到一张表中 这里我建3张表格 放入test文件夹下import os
import ope
在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark-1.5.2中已经内置了一个sqlContext。1.在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name、age，用空格分隔，然后上传到hdfs上hdfs dfs -put person.txt /2.在spark shell执行下面命令，读取数据，将每一行的数据使用列分隔符分割val l...
原创
2021-07-07 10:47:40
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Create an empty Data frame with date index: Now we want to load SPY.csv and get 'Adj Close' column value and copy the range (11-21, 11-28) data to the
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2017-12-17 02:12:00
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与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。
原创
2021-07-07 10:47:53
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与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。从API易用性的角度上 看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。由于与R和Pan...
原创
2022-03-24 09:44:26
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在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark-1.5.2中已经内置了一个sqlContext。1.在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name、age，用空格分隔，然后上传到hdfs上hdfs dfs -put person.txt /2.在spark shell执行下面命令，读取数据，将每一行的数据使用列分隔符分割val l...
原创
2022-03-24 09:44:26
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简介Spark的 RDD、DataFrame 和 SparkSQL的性能比较。2方面的比较单条记录的随机查找aggregation聚合并且sorting后输出使用以下Spark的三种方式来解决上面的2个问题，对比性能。Using RDD’sUsing DataFramesUsing SparkSQL数据源在HDFS中3个文件中存储的9百万不同记录每条记录11个字段总大小 1.4 GB实验环境HDP
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2017-07-11 10:45:13
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Pandas是一个开源Python库，它在Python编程中提供数据分析和操作。它是数据表示，过
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2023-06-15 13:15:41
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对于数据集和DataFrameAPI存在很多混淆，因此在本文中，我们将了解SparkSQL、DataFrames和DataSet。火花SQL它是一个用于结构化数据处理的SparkModule，它允许您编写更少，称为DataFrames和DataSet，它...
原创
2023-05-31 09:11:49
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DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构，它类似excel，是一种二维表。或许说它可能有点像matlab的矩阵，但是matlab的矩阵只能放数值型值（当然matlab也可以用cell存放多类型数据），DataFrame的单元格可以存放数值、字符串等，这和excel表很像。同时DataFrame可以设置列名columns与行名index，可以通过像matlab一样通过位置获取
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2023-06-14 21:25:46
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df1<-data.frame(id=c(1,2,3,4), value=c(10,20,30,40)) df2<-data.frame(col1=c(1,2,3,4), col2=c(4,3,2,1)) df2[] <- lapply(df2, function(x) { inds <- matc
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。默认情
df = pd.DataFrame({1: [10], 2: [20]}) df 1 2 0 10 20 exactly_equal = pd.DataFrame({1: [10], 2: [20]}) exactly_equal 1 2 0 10 20 df.equals(exactly_equa
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2020-12-15 20:56:00
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对于每个从事和数据科学有关的人来说，前期的数据清洗和探索一定是个花费时间的工作。毫不夸张的说，80%的时间我们都花在了前期的数据工作中，包括清洗、处理、EDA(Exploratory Data Analysis，探索性数据分析)等。前期的工作不仅关乎数据的质量，也关乎最终模型预测效果的好坏。每当我们手上出现一份新的数据时，我们都需要事先通过人为地观察、字段释义等方式预先对数据进行熟悉与理解。在清洗
笔者曾连续写过多篇文章分析对分查找最优解问题，然而值得注意的是：虽然各地的联考卷和模拟卷多次出现对分查找最优解问题，但在历年选考真题卷中，却极少出现此类问题(2019年4月第12题是个特例)，高考考查的仍然是最基础的对分查找特定值问题。教材提供了一个经典的对分查找特定值算法代码，其他习题中也出现过相关变例。经过广泛分析和比较，笔者总结了对分查找特定值问题的三大类共九种代码形式，列表分析如下：&nb
Spark——DataFrames，RDD，DataSets一、弹性数据集(RDD)二、DataFrames三、DataSets四、什么时候使用DataFrame或者Dataset？RDD，DataFrame和Dataset，它们各自适合的使用场景；它们的性能和优化；Apache Spark 2.0统一API的主要动机是：简化Spark。通过减少用户学习的概念和提供结构化的数据进行处理。除了结...
原创
2021-06-01 12:14:34
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Pandas 修改列的数据类型创建DataFrame时写定dtype类型对DataFrame多列或单列series进行类型转换1.to_numeric()2.astype()3.infer_objects() 创建DataFrame时写定dtype类型导入数据后，我们在对数据进程操作之前一定要使用DataFrame.info()函数查看数据的类型import numpy as np
import
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决
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原创
2022-07-18 18:09:39
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