bins 参数的含义是所画出的直方图的“柱”的个数；每个“柱”的值为其跨越的值的个数和。从图中可以看到‘柱’的个数为6，每个“柱”的值为其跨越的值的个数和。如第一个“柱”跨越了0和1，那么该柱的高度就是0和1出现的次数的总和。DataFrame.hist(column=None, by=None, grid=True, xlabelsize=None,&n
数据操作读取不同格式的数据#默认情况下第一行数据为表头，设置参数header=None时,encoding可设置为"utf-8"或者"gbk"，
data = pd.read_csv("文件路径")
data = pd.read.excel("文件路径",sheet_name='写入页名或者编号（第一页为0）')
data = pd.read_table("文件路径")获取表头的列名data.co
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2023-08-11 17:02:08
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要为即将到来的大数据时代最准备不是，下面的大白话简单记录了Hadoop中HDFS在存储文件时都做了哪些个事情，位将来集群问题的排查提供一些参考依据。 步入正题 创建一个新文件的过程： 第一步：客户端通过DistributedFilesystem 对象中的creat（）方法来创建文件，此时，RPC会 通过一个RPC链接协议来调用namenode，并在命名空间中创建一个新文件，namenode执行各
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2024-03-25 16:13:30
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HDFS写流程: 客户端要向HDFS写数据,首先要和namenode进行通信来获得接受文件块(block)的datanode,然后客户端将按顺序将block逐个传到响应的datanode上,并由接收block的datanode负责像其他的datanode复制block的副本写入步骤详解: 1. 客户端向namenod
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2023-07-20 21:26:20
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HDFS_09_HDFS写入数据流程
1. HDFS写入数据流程 ⭐️
HDFS写入数据流程是指：用户存储数据到 HDFS 上
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2023-07-12 08:36:18
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废话不多说，先上图 科学已经证明，人记住一张图片要比记住一堆文字要容易的多，这就是我们右脑的作用。那么所以我觉得先记住一张图，以后只要想到这张图那么HDFS整个的文件写入流程就会很容的回想起来。 那么接下来我们就分析一下这张图中都有哪些步骤： 第一步：客户端向NN发送写入文件申请，这时NN就要看看我系统里边有没有你要写入的这文件，要是有不好意思，你就不能写入了，要是没有OK可以写入。 第二步：客户
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2023-07-20 21:26:11
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一、写过程①准备客户端（构建客户端对象）和服务端（启动NN和DN）②客户端向服务端发送上传请求③服务器端接收客户端的请求，并检查请求的合法性（路径是否存在，权限是否够等）④如果合法，响应客户端可以上传，否则无法上传⑤在上传时，数据以block的形式传输，写入到DN所在的机器。客户端请求上传第一块block，NN接收请求通过机架感知和设定的文件副本数返回客户端应该请求的DN列表⑥客户端向DN列表中距
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2024-04-30 22:25:46
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1.如何将多个pandas.dataframe()保存到同一个Excel工作簿的不同工作表sheet中？其实只需要灵活使用pandas中的ExcelWriter()方法即可实现。语法格式如下：pd.ExcelWriter(path, engine=None, date_format=None, datetime_format=None, mode="w" ,sheet_name, index=Tu
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2023-11-28 12:10:43
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7、HDFS的文件写入过程详细步骤解析：1、RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；2、block该传输到哪些DataNode服务器上；3、DataNode的地址如：A，B，C； 注：Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS上存放三份，存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某
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2023-07-20 21:26:39
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一、前言概述 HDFS是Hadoop Distributed File System的缩写，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。二、HDFS的使用场景： 适合一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用。三、HDFS的优缺点：优点：1、 高容错性数据自动保存
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2023-07-14 10:41:28
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pandas DataFrame的增删查改总结系列文章：pandas DaFrame的创建方法pandas DataFrame的查询方法pandas DataFrame行或列的删除方法pandas DataFrame的修改方法在pandas里，DataFrame是最经常用的数据结构，这里总结生成和添加数据的方法： ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中； ②在已有的DataFrame中插入
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2023-10-04 14:41:14
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HDFS的写流程首先客户端通过DistributedFileSystem上调用create()方法来创建一个文件。DistributedFileSystem使用RPC呼叫NameNode,让NameNode在NameSpace上创建一个没有与任何关联的新文件，并确认客户端是否拥有创建文件的权限，如果检查通过，NameNode就会为新文件生成一条记录；不然文件创建失败，客户端会抛出IOExcepti
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2023-08-26 18:46:42
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# DataFrame 写入 MySQL
在数据分析的过程中，我们经常会使用 pandas 库来处理和分析数据。而在对数据分析完成后，我们通常会将结果保存到数据库中，以便后续的查询和使用。本文将介绍如何使用 pandas 将 DataFrame 数据写入 MySQL 数据库，并给出相应的示例代码。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先安装 pandas 和 pymysql 这两个库。可以使
原创
2023-08-21 03:45:51
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txt读写相对来说比较简单写，以下通过一个简单的示例来感受下读写的效果。1、实现的需求①写入：给文件名为“1.txt”的文本中，写入(800,600)-(2048,2048)之间的总计1809801行数据，数据取值必须两两组合，遍历所有的值。比如(800,600)，(800,601)…(800,2048)…(801,600)…(801,2048)等等。效果图如下：[外链图片转存失败,源站可能有防盗
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2024-02-06 14:46:19
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默认情况下，如果使用 Pandas 的 to_excel() 方法将数据写入 Excel 文件时，会覆盖原有的数据。但是，你可以通过传递一些可选参数来更改此行为，具体如下：startrow 和 startcol 参数：这两个参数可以控制将 DataFrame 数据写入 Excel 文件的起始行和列。通过设置它们的值，可以将数据写入现有表格中而不是覆盖原有数据。mode 参数：该参数默认值为 'w'
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2023-12-09 12:55:48
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Spark SQL有两种方法将RDD转为DataFrame。1. 使用反射机制，推导包含指定类型对象RDD的schema。这种基于反射机制的方法使代码更简洁，而且如果你事先知道数据schema，推荐使用这种方式；2. 编程方式构建一个schema，然后应用到指定RDD上。这种方式更啰嗦，但如果你事先不知道数据有哪些字段，或者数据schema是运行时读取进来的，那么你很可能需要用这种方式。 利用反
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2024-08-11 16:27:19
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1.HDFS写流程客户端要向HDFS写入数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接受文件block的datanode，并且由接收到block的datanode负责向其他datanode赋值lock的副本 如下图所示写详细步骤1.根namenode通信请求上传文件，namenode检查文件是否已存在，父目录是否存在。 2.namenode返回是否可以上传 3.client会先对文件进
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2023-07-14 10:39:45
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## 将 DataFrame 写入 Redis 的指南
在数据处理和存储的过程中，Redis 作为一种高效的 NoSQL 数据库，常常被用来存储数据。将一个 Pandas DataFrame 写入 Redis，是一个实用的技能。以下是实现这一过程的步骤和所需的代码。
### 流程概述
为了将 DataFrame 写入 Redis，我们需要经过几个步骤，具体流程如下：
| 步骤 | 说明 |
原创
2024-10-14 06:47:29
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# 如何将DataFrame写入Hive
在现代数据分析中，使用Apache Hive来存储和分析大数据已经成为一种常见的做法。对于刚入行的小白来说，可能面临的第一个问题就是如何将一个Pandas DataFrame写入Hive。本文将带领你了解整个过程，包括各步骤所需的代码以及它们的功能。
## 整体流程
| 步骤 | 操作描述 |
|------|----------|
| 1 |
1.Spark SQL出现的原因是什么?Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Shark很难优化和维护，同时Shark依赖于Spark的版本。随着我们遇到了性能优化的上限，以及集成SQ
