文章目录1、列表的查询2、列表的增加3、列表中的删除4、列表的修改5、列表遍历6、列表的嵌套7、元组的定义8、元组的相关操作9、字典的定义10、字典的增加11、字典的删除12、字典的修改13、字典的查询14、字典的遍历15、集合的定义16、集合的相关操作 1、列表的查询index：从左至右查询元素在列表中所处的位置，如果查询到该元素返回其第一次出现所在位置的正向下标，如果不存在则报错count：
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2023-08-15 16:02:32
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文章目录一、Pandas 概述二、Series 对象三、DataFrame 对象四、导入外部数据1. 导入 .xls 或 .xlsx 文件2. 导入 .csv 文件3. 导入 .txt 文本文件4. 导入 HTML 网页五、数据抽取六、数据的增加、修改和删除1. 增加数据2. 修改数据3. 删除数据七、数据清洗1. 查看与处理缺失值2. 重复值处理3. 异常值的检测与处理八、索引值的设置1. 索
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2023-09-24 09:24:04
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随着大数据时代的到来，数据分析成为了一个日益重要的技能。Python作为一门广泛应用的编程语言，在数据分析领域表现尤为出色，其中Pandas库是Python数据分析中不可或缺的工具。本文将介绍如何使用Pandas库进行基本的数据分析操作。安装与配置PandasPandas基础知识数据导入与导出数据预处理数据筛选与排序数据聚合与分组结论 安装与配置Pandas在开始使用Pandas之前，首先需要安
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2023-08-21 20:59:37
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作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，虽然大数据技术具有一定的难度，但是随着大数据技术体系的逐渐丰富和完善，大数据领域对于人才的需求类型也在不断趋于多元化，不同知识基础的初学者都能够找到适合自己的学习切入点。从当前大数据领域的岗位结构来看，主要涉及到大数据开发、大数据分析和大数据运维，不同岗位需要组织不同的知识结构。从整体的知识结构来看，不论是从事哪个方面的岗位，
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2023-08-21 14:50:43
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Python基础知识 数据结构：常量、变量、元组（列表）、字典 数据类型：int float str 算法：分支和循环 面向对象：类、属性、方法变量命名注意事项： 1.变量名必须以字母下划线开头 2.变量名中不能有空格及标点字符 3.不能用关键字作为变量名 4.变量名区分大小写Python语言的特点： 无头文件、无主函数、无大括号、无分号，简洁，靠缩进来区分语句，且变量的定义不需要书写类型，直接赋
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2024-04-23 09:14:18
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一、学习知识点概要（一）列表（定义、创建、添加、删除、获取、常用操作符、其他方法）（二）元组（创建和访问、更新和删除、相关操作符、内置和解压）二、学习内容（一）列表1.列表的定义：列表是有序集合，没有固定大小，能够保存任意数量任意类型的 Python 对象。语法为[元素1,元素2,……]。注意：中括号 逗号中括号：把所有元素绑在一起；逗号：将每个元素一一分开2.列表的创建①创建一个普通列表x =
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2023-10-15 14:09:27
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码示例展示了PySpark的核心功能和操作方法，为大规模数据处理提供了分布式计算解决方案。
首先要给那些不熟悉 Pandas 的人简单介绍一下，Pandas 是 Python 生态系统中最流行的数据分析库。它能够完成许多任务，包括： 读/写不同格式的数据选择数据的子集跨行/列计算寻找并填写缺失的数据在数据的独立组中应用操作重塑数据成不同格式合并多个数据集先进的时序功能通过 matplotlib 和 seaborn 进行可视化操作 尽管 Pandas 功能强大，但它并不
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2024-06-21 22:29:45
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Python简介Python是一种面向对象的脚本语言，自20世纪90年代初诞生至今，已经逐渐被广泛应用于处理系统管理任务、爬虫、web编程、自动化测试、运维等方面。他是有CWI(阿姆斯特丹国家数学和计算机科学研究所)的研究员Guido van Russum开发的一种高级脚本编程语言。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一
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2023-08-24 13:57:52
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文章目录正文一、所需数据二、索引三、方法链四、最后的建议 正文pandas 是一个 “开放源代码，使用 BSD 许可证的库，它为 Python 编程语言提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具”（摘自 pandas 网站）。总的来说，它提供了叫做 DataFrame 和 Series 的数据抽象（已不推荐使用 Panel），它管理索引以实现数据的快速存取，它执行分析和转换运算，它甚至能（使用 m
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2024-08-13 13:05:08
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数据分析的步骤 第一步：提出问题 第二步：收集数据 第三步：数据处理和清洗 第四步：数据分析 第五步：可视化，得出结论一、提出问题 一个数据分析的过程，其实是从数据中得到结论的过程。但分析的起点并非数据，而是问题！ 先确定问题是什么，再投入精力从相关的数据中挖掘答案。二、收集数据 通常情况下，我们想要收集数据，会有4种数据的来源：1.观测和统计得到的数据2.问卷和调研得到的数据3.从数据库中获取的
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2023-09-11 17:04:06
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大数据入门知识1KB(Kilobyte 千字节) = 2^10 B = 1024 B；1MB(Megabyte 兆字节) = 2^10 KB = 1024 KB = 2^20 B；1GB(Gigabyte 吉字节) = 2^10 MB = 1024 MB = 2^30 B；1TB(Trillionbyte 太字节) = 2^10 GB = 1024 GB = 2^40 B；1PB(...
原创
2021-07-08 14:34:09
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随着科技的快速发展，我们迎来了一个信息爆炸的时代。在这个时代中，大数据成为了最具有价值的资源之一，它蕴含着巨大的潜力和商机。然而，对于很多人来说，大数据还是一个相对陌生的领域。如果想要在这个领域中获得成功，就需要进行专业的大数据入门培训。
大数据入门培训是什么？
大数据入门培训是针对那些想要进入大数据领域，但对大数据缺乏了解的人提供的专业培训。这种培训通常会涵盖大数据的基本概念、技术和工具，以
原创
2023-10-12 15:11:10
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一、Hadoop实战Hadoop是Apache软件基金会旗下的一一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统(HDFS，Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce ( Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。HDFS的高容错性、高伸缩性等优点允许用户将Hadoop部署在低廉的硬件上，
目录1 MapReduce 定义2 MapReduce介绍3 分布式计算介绍3.1 移动计算4 MapReduce原理剖析4.1 Map阶段4.2 reduce阶段5 MapReduce原理剖析5.1 MapReduce之Map阶段5.1.1 第一步：划分(逻辑)5.1.2 第二步：切割5.1.3 第三步：分区5.1.4 第四步：排序、分组5.1.5 第五步：Combiner规约5.1.6 第六步：写入到linux 的磁盘文件5.1.7 最后注意一点：5.2 MapReduce之Reduce阶段5.2.1
原创
2021-03-14 18:01:04
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大数据入门知识1KB(Kilobyte 千字节) = 2^10 B = 1024 B；1MB(Megabyte 兆字节) = 2^10 KB = 1024 KB = 2^20 B；1GB(Gigabyte 吉字节) = 2^10 MB = 1024 MB = 2^30 B；1TB(Trillionbyte 太字节) = 2^10 GB = 1024 GB = 2^40 B；1PB(...
原创
2022-01-28 10:43:46
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