切片基础法则：（1）公式[i : n : m]，i为起始位置索引(当i为首位0可省略)，i+n为结束位置索引(当n为长度len(li)可省略)，m为步长，默认1，禁止0。（2）i, n同号：从序列的第i位索引起，向右取n-i位，按m间隔过滤。异号：从序列的第i位索引起，向右取(len(list)-n)-i位，按m间隔过滤。 切片法则推导：（1）当m>0，且 i>0
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2024-06-01 22:54:34
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笔者最近在尝试使用PySpark，发现pyspark.dataframe跟pandas很像，但是数据操作的功能并不强大。由于，pyspark环境非自建，别家工程师也不让改，导致本来想pyspark环境跑一个随机森林，用 《Comprehensive Introduction to Apache Spark, RDDs & Dataframes (using PySpark) 》中的案例，也
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2024-08-16 13:26:04
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构建基于Spark的推荐引擎（Python）推荐引擎背后的想法是预测人们可能喜好的物品并通过探寻物品之间的联系来辅助这个过程在学习Spark机器学习这本书时，书上用scala完成，自己不熟悉遂用pyshark完成，更深入的理解了spark对协同过滤的实现在这里我们的推荐模型选用协同过滤这种类型，使用Spark的MLlib中推荐模型库中基于矩阵分解（matrix factorization）的实现。
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2023-12-20 16:53:19
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# 项目方案：使用Python进行反向筛选数据
## 背景介绍
在数据处理中，有时需要对数据进行筛选，但有时候又需要对筛选后的数据进行反向操作。本项目方案将介绍如何使用Python对数据进行反向筛选操作。
## 方案概述
1. 读取数据源
2. 对数据进行筛选
3. 对筛选后的数据进行反向筛选
4. 输出结果
## 代码示例
```python
# 读取数据源
import pandas a
原创
2024-05-01 05:39:43
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关于Pandas版本： 本文基于 pandas2.2.0 编写。关于本文内容更新： 随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。传送门： Pandas API参考目录传送门： Pandas 版本更新及新特性传送门： Pandas 由浅入深系列教程 本节目录Pandas.DataFrame.loc[]语法：返回值：语法说明：1、筛选1行，筛选1列，筛选单元格2、筛选多行，筛选
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2024-09-20 07:29:21
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引入Python中pyspark工作模块import pyspark
from pyspark import SparkContext as sc
from pyspark import SparkConf
conf=SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[*]")
sc=SparkContext.getOrCreate(con
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2023-08-24 14:59:00
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人工智能大数据，Spark，Hadoop，python，pyspark
大数据：Spark实战经验总结
1. RDD持久化1）RDD的惰性机制：2）RDD持久化 --- （解决惰性机制的效率问题）：（1）效率低的背景：（2）增加持久化（缓存）：（3）实际开发中，持久化（缓存）写法： 大数据，Spark，Hadoop，python，pyspark
大数据：S
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2023-08-30 10:58:10
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用法背景:RDD(Resilient Distributed Dataset):弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据处理模型;代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行 计算的集合。弹性存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；计算的弹性：计算出错重试机制；分片的弹性：可根据需要重新分片。分布式：数据存储在大数据集群不同节点上数据集：R
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2023-09-04 21:05:24
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需要开一个新坑，因为新的业务需要用到大数据框架spark，目前的业务是使用集群上使用spark进行分析，其实后面也可以拓展为Java，SQL，Scala等等，目前先使用python的API来进行处理。虽然跟pandas非常像，但是还是过一遍心里比较踏实一些数据资源这方面我找了几个数据用来测试一下方法，一边用一边学，一个是经典的统计数据，订单数据，另外的数据都是来自于Kaggle上公开数据集，用来验
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2023-08-28 23:44:40
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有部分改动和补充 Spark主要是由Scala语言开发，为了方便和其他系统集成而不引入scala相关依赖，部分实现使用Java语言开发，例如External Shuffle Service等。总体来说，Spark是由JVM语言实现，会运行在JVM中。然而，Spark除了提供Scala/Java开发接口外，还提供了Python、R等语言的开发接口，为了保证Spark核心实现的独立性，Spark仅在外
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2023-08-28 16:20:17
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Spark之pipeline机制Spark ML Pipeline 的引入，是受到 scikit-learn 的启发，虽然 MLlib 已经足够简单实用，但如果目标数据集结构复杂，需要多
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2024-01-17 09:50:14
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文章目录array_distinct(col)array_except(col1, col2)array_intersect(col1, col2)array_sort(col)array_union(col1, col2)collect_list(col)collect_set(col)concat(*cols)、concat_ws(sep, *cols)countDistinct(col,
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2023-06-09 12:31:08
154阅读
1、PySpark的编程模型分三个模块：数据输入：通过SparkContext对象，完成数据输入数据处理计算：输入数据后得到RDD对象，对RDD对象的成员方法进行迭代计算数据输出：最后通过RDD对象的成员方法，完成数据输出，将结果输出到list、元组、字典、文本文件、数据库等2、如何安装PySpark库pip install pyspark注：sprak支持环境变量，通过入参告诉spark，pyt
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2023-06-16 10:10:50
239阅读
一、基础原理我们知道 spark 是用 scala 开发的，而 scala 又是基于 Java 语言开发的，那么 spark 的底层架构就是 Java 语言开发的。如果要使用 python 来进行与 java 之间通信转换，那必然需要通过 JVM 来转换。我们先看原理构建图：从图中我们发现在 python 环境中我们编写的程序将以 SparkContext 的形式存在，Pythpn 通过于 Py4
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2023-08-20 13:35:08
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PySpark入门Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎；简单来说，Spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算TB、PB乃至EB级别的海量数据PySpark是由Spark官方开发的Python第三方库基础准备下载包
cmd：pip install pyspark* 配置pip全局镜像源：cmd：pip config --global set globa
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2023-06-09 10:59:37
382阅读
pyspark是Spark的python API，提供了使用python编写并提交大数据处理作业的接口。 在pyspark里大致分为5个主要的模块pyspark模块，这个模块四最基础的模块，里面实现了最基础的编写Spark作业的 API。这个模块里面有以下内容：Sparkcontext:它是编写Spark程序的主入口RDD：分布式弹性数据集，是Spark内部中最重要的抽象Broadcast：在各个
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2023-09-21 11:46:22
150阅读
前言虽然有充分的理由使用Python API开发Spark应用程序，但不可否认的是，Scala是Spark的母语。如果您需要PySpark不支持的功能，或者只想在Python应用程序中使用Scala库，那么这篇文章将展示如何将两者结合起来，并充分利用两者。一、在PySpark应用程序中调用Scala代码Pyspark在解释器和JVM之间建立了一个geteway ，也就是 Py4J 。我们可以用它
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2023-07-29 11:33:30
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最近开始跟随《子雨大数据之Spark入门教程(Python版)》 学习大数据方面的知识。这里是网页教程的链接：在学习中遇到的一些问题，将会在这里进行总结，并贴上我的解决方法。1、Spark独立应用程序编程时报错：按照教程所写的配置好环境之后，运行第一个spark 程序时报错显示：1 python3 ~/test.py2 WARNING: An illegal reflective access o
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2024-08-09 16:17:27
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使用pyspark连接数据库获取相应符合条件的数据，然后随机抽样。
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2023-05-29 12:55:03
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pyspark.sql.functions包含了很多内置函数。1.pyspark.sql.functions.abs(col)计算绝对值。2.pyspark.sql.functions.acos(col)计算给定值的反余弦值; 返回的角度在0到π的范围内。3.pyspark.sql.functions.add_months(start, months)返回start后months个月的日期4.py
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2023-08-09 20:43:20
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