Python +大数据-Python学习(三)1 .列表基本语法列表名称 = [数据1, 数据2, 数据3, 数据4, ...]
列表的作用是一次性存储多个数据，程序员可以对这些数据进行的操作有：增、删、改、查。
# 列表的定义
name_list=['Daidai','Jack','Rose','Tom']
print(name_list) #['Daidai', 'Jack', 'Rose'
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2023-09-20 22:55:44
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今天我们在进行一个Python数据可视化的实战练习，用到的模块叫做Panel，我们通过调用此模块来绘制动态可交互的图表以及数据大屏的制作。而本地需要用到的数据集，可在kaggle上面获取 https://www.kaggle.com/datasets/rtatman/188-million-us-wildfires，如果无法访问kaggle,可以找我获取数据集。导入模块和读取数据那么首先我们先导入
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2023-07-29 15:39:48
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Python入门 一、基础语法 1、Python中数据类型 整数，浮点数，字符串，布尔值，空值（None） 2、print语句 注意： 1.当我们在Python交互式环境下编写代码时，>>>是Python解释器的提示符，不是代码的一部分。 2.当我们在文本编辑器中编写代码时，千万不要自己添加 >>>。 print语句也可以跟上多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以
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2023-06-19 14:38:09
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目录水仙花数的程序编写求列表中的最大值和最小值斐波那契数列的程序编写用自己的代码实现Strip（）的功能编写程序对列表中的元素去重统计列表中每个元素出现的个数九九乘法表选出两个列表中对应下标值最大的元素组成新的列表冒泡排序将列表中的元素依次打印出来函数调用args接单个值，kwargs用来接键值对random的用法定义一个函数，输入名字列表，输入随机数量，提取相应数量的名字，当次提取的名字不能有重
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2023-08-09 15:23:12
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# Python大数据开发教程
## 1. 引言
大数据技术是当前信息时代的核心技术之一。Python作为一种高级编程语言，具有简洁易学、强大的数据处理能力和丰富的数据分析库，成为了大数据开发的重要选择之一。本教程将介绍使用Python进行大数据开发的基本知识和技巧。
## 2. Python大数据开发流程
为了更好地理解Python大数据开发的流程，我们将使用Mermaid语法绘制一个流
原创
2023-10-10 15:50:20
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文章目录一、概述二、函数1）函数定义2）函数调用3）函数传参1、形式参数和实际参数2、关键字参数3、参数默认值4、可变参数4）函数返回值1、语法结构2、多值返回5）变量作用域1、局部变量2、全局变量【1】在主程序中定义全局变量【2】 使用global关键字在函数中声明全局变量6）匿名函数（lambda）1、匿名函数的定义2、序列调用匿名方法7）常用内置函数三、python 模块1）导入模块1、第
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2023-12-18 16:21:49
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文章目录（一）大数据的定义（二）大数据的4V特征（1）大量（Volume）（2）多样（Variety）（3）快速（Velocity）（4）价值（Value）（三）大数据思维变革（1）随机数据与全体数据（2）精确度与混乱度（3）因果关系与相关关系（四）大数据处理过程（1）采集（2）导入/预处理（3）统计/分析（4）挖掘（五）大数据的应用附：参考资料 （一）大数据的定义大数据（Big data），又
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2023-08-04 21:04:55
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Python+大数据-数据处理与分析-pandas快速入门1.Pandas快速入门1.1DataFrame和Series介绍1）DataFrame用来处理结构化数据（SQL数据表，Excel表格）可以简单理解为一张数据表(带有行标签和列标签)2）Series用来处理单列数据，也可以以把DataFrame看作由Series对象组成的字典或集合可以简单理解为数据表的一行或一列1.2 加载数据集(tsv
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2023-07-31 11:43:52
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在有关大数据分析Python API的本教程中，我们将学习如何从远程网站检索数据以进行数据科学项目。像baidu，Twitter和Facebook之类的网站都通过其应用程序编程接口(API)向程序员提供某些数据。要使用API，您需要向远程Web服务器发出请求，然后检索所需的数据。 但是，为什么要使用API而不是可以下载的静态数据集呢?API在以下情况下很有用： a.数据变化很快。股票价格数
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2023-10-28 11:49:24
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关于如果用pandas库来实现数据集之间合并的文章其实说少也不算少，不过小编总是感觉它们写的算不上完善，所以今天打算来整理与总结一下，本文大概的结构是concat()方法的简单介绍append()方法的简单介绍merge()方法的简单介绍join()方法的简单介绍多重行索引的合并介绍表格合并之后的列名重命名combine()方法的简单介绍combine_first()方法的简单介绍
Concat(
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2023-11-16 12:59:45
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出差中…………，换pc了，没有开发环境，看看其他口味的课程 数据工作流抛出问题——数据——数据研究——问题结论——解决方案用py用py来分析数据，结合很多包，py类比手机，安装不同app就是安装不同的包知道2神器，火车头，Gephi。数据采集与分析火车头简单教程：A、网址识别 （*）强大的变量，和bs4一样，唯一定位即可原理：超链接 1、1级网址识别，（
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2024-04-30 14:26:38
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Flink 中文社区
原创
2022-07-28 14:08:31
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如果您曾经想通过流数据或快速变化的数据在线学习Python，那么您可能会熟悉数据管道的概念。数据管道允许您通过一系列步骤将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式。数据管道是数据工程的关键部分，我们将在新的“ 数据工程师之路”中进行讲授。在本教程中，我们将逐步使用Python和SQL建立数据管道。 数据管道的一个常见用例是找出有关您网站访问者的信息。如果您熟悉Google Analytics(
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2024-05-16 10:35:17
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接上2篇：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确
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2023-08-24 22:54:58
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Python是进行数据分析的一种很不错的语言，主要是因为以数据为中心的 python 库非常适合。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 在本文中，我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的Country Data.csv文件中的数据。安装 安装Pandas：pip install pandas在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递
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2023-08-09 16:54:27
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对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不是很了解，今天小编就推荐一下这个神器。1、Dask是很么？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask体现到了。Dask是开源免费。它是与其他社区项目（如Numpy，Pandas和
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2024-05-13 18:29:43
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1、HDFS读流程和写流程1.1 HDFS写数据流程① 客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。② NameNode返回是否可以上传。③ 客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。④ NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。⑤ 客户端
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2023-11-14 09:37:11
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背景魔镜是数据产品研发部基于大数据平台开发的一套可视化数据智能平台。传统机器学习建模流程对非数据科学专业人员来说，整体门槛较高，其中主要体现在几个方面：1. 机器学习概念较为抽象比如训练集、验证集、测试集、特征、维度、标签泄露、欠拟合、过拟合、学习曲线、验证曲线、ROC曲线、混淆矩阵等等，除了需要了解概念外，需要了解具体的使用场景、使用方法。2. 机器学习建模流程复杂数据准备、数据预处理、统计分析
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2024-03-09 22:14:51
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大家好，我是大鹏，城市数据团联合发起人，致力于 Python 数据分析、数据可视化的应用与教学。和很多同学接触过程中，我发现自学 Python 数据分析的一个难点是资料繁多，过于复杂。大部分网上的资料总是从 Python 语法教起，夹杂着大量 Python 开发的知识点，花了很多时间却始终云里雾里，不知道哪些知识才是真正有用的。本来以
1 PySpark简介Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社
原创
2023-05-17 15:22:42
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