Python+大数据-数据分析与处理(六)-综合案例案例一：Appstore数据分析学习目标掌握描述性数据分析流程能够使用pandas、seaborn进行数据分析和可视化1.案例介绍案例背景：对 App 下载和评分数据分析，帮助 App 开发者获取和留存用户通过对应用商店的数据分析为开发人员提供可操作的意见分析需求：免费和收费的 App 都集中在哪些类别收费 App 的价格是如何分布的，不同类别的
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2023-10-13 20:52:41
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对于32位字长的机器，大约超过20亿，用int类型就无法表示了，我们可以选择int64类型，但无论怎样扩展，固定的整数类型总是有表达的极限！如果对超级大整数进行精确运算呢？一个简单的办法是：仅仅使用现有类型，但是把大整数的运算化解为若干小整数的运算，即所谓：“分块法”。 如图【1.jpg】表示了分块乘法的原理。可以把大数分成多段（此处为2段）小数，然后用小数的多次运算组合表示一个大数。可以根据int的承载能力规定小块的大小，比如要把int分成2段，则小块可取10000为上限值。注意，小块在进行纵向累加后，需要进行进位校正。 以下代码示意了分块乘法的原理（乘数、被乘数都分为2段）。void bi
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2013-05-04 20:22:00
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目录一、场景需求二、技术重点2.1 数据分块读取2.2 对日期分列，以便按年月日分别可视化2.3 isinstance(a, str) 判断数据类型三、完整代码 一、场景需求2019-2020年Covid-19数据，20多万行，提取一部分数据，以便进一步做可视化分析。二、技术重点2.1 数据分块读取一般数据超过5万行，就建议分块读取，可以减轻系统压力，提高数据处理效率。 这次的20多万行，其实一
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2023-08-01 14:40:16
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# Python 数据分块：高效处理大数据
在数据科学和机器学习领域，处理大型数据集是常见任务。当数据无法完全加载到内存中时，数据分块（Data Chunking）技术显得尤为重要。通过将数据集分割成多个小块，可以有效地进行处理和分析。本文将介绍数据分块的概念、应用场景，并通过代码示例进行讲解。
## 什么是数据分块？
数据分块是将大型数据集分为若干小块，以便逐块读取、处理或分析的一种技术。
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2023-06-21 15:27:39
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# 如何实现 Python 数据分块函数
数据分块是数据处理中的常见需求，尤其是在处理大数据集时。本文将教你如何在 Python 中实现一个数据分块函数，帮助你一步步完成这一任务。我们将分解整个过程，详细讲解每一步的代码含义，以及所需的实现逻辑。
## 整体流程
首先，让我们明确一下整个实现“数据分块”功能的步骤。下表展示了这个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 03:52:34
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# Python 分块读取数据的实现方法
## 引言
在Python开发中，经常会遇到需要读取大量数据的情况。如果一次性读取全部数据到内存中，可能会造成内存溢出的问题。为了解决这个问题，我们可以采用分块读取数据的方式，即每次读取一部分数据进行处理，避免一次性读取全部数据。
在本文中，我将教会你如何使用Python实现分块读取数据的方法。首先，我会简要介绍整个流程，然后逐步解释每个步骤需要做什么
原创
2023-09-09 08:04:09
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# Python分块读取数据
在数据处理和分析中，有时候我们需要处理大量数据，而一次性读取整个文件可能会导致内存溢出或者程序运行缓慢。因此，我们可以使用分块读取数据的方式来解决这个问题。Python中有很多库可以帮助我们实现分块读取数据的操作，比如pandas和csv模块。在本文中，我们将介绍如何使用这些库来分块读取数据，并给出相应的代码示例。
## pandas库分块读取数据
pandas
原创
2024-06-01 07:08:32
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1、二进制文件读写NumPy提供了几种处理二进制文件的方法，允许高效地读写大型数组数据。方法如下，1）保存数组到二进制文件numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True): 将数组保存到以.npy扩展名的二进制文件中。file是文件路径或类似文件的对象，arr是要保存的数组。 使用示例：Python Numpy 数据读写
2）加
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2024-08-22 15:01:29
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这篇文章主要介绍了关于Python代码缩进和测试模块示例详解，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下前言Python代码缩进和测试模块是大家学习python必不可少的一部分，本文主要介绍了关于Python代码缩进和测试模块的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。一、Python代码缩进Python 函数没有明显的 begin 和 end ，
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2023-10-01 08:27:23
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Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的解释型语言。其语法简单易懂，而其面向对象的语义功能强大(但又灵活)。Python 可以广泛使用并具有高度的可移植性。字符串 -- 不可改变的序列如同大多数高级编程语言一样，变长字符串是 Python 中的基本类型。Python 在“后台”分配内存以保存字符串(或其它值)，程序员不必为此操心。Python 还有一些
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2024-03-12 04:26:38
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prefacePython在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的
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2023-08-22 15:40:28
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第四节 矩阵的分块法
在进行矩阵的运算时，如果矩阵很大，作各种矩阵运算时会很烦琐，可以采用将矩阵分块的方法，用一系列水平与垂直的直线将矩阵A分成若干个小矩阵，每个小矩阵称为A的子块，以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵，对分块后的矩阵进行运算，会大大减少运算量，简化计算过程，这种方法称为矩阵的分块法。
例如，
用矩形中所画水平和垂直直线分成6块，记为
在形式上矩阵A原为3×4阶矩
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2023-11-18 19:47:34
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目录第一步:第二步:第三步:第四步: 如果你是一名设计师或者摄影爱好者，那么你一定经常需要将图片分割成不同的块，以便在不同的场合下使用。例如，在网页设计中，你可能需要将图片分割成不同的块，以便在不同的区域中使用
随着科技的进一步发展，如今的电脑硬盘容量是越来越大了， 少则几百个G，多则以T计算，那么这种的情况下用户就会分区来进行对存储扇区分类的操作，但是很多时候分区是会出现错误的，如果因此而导致重要的文件丢失了该怎么恢复呢？对于这种情况丢失的文件来说，想要找回的话是有难度的，用户单凭个人想要普通的办法找回是不可能，那么需要借助数据恢复工具—-第一步：打开电脑上的常用浏览器搜索“互盾数据恢复软件”，将软件下
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2023-10-05 14:13:07
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我们在观看视频的时候，在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块，小方块在边界处呈现不连续的效果（如下图），这种现象被称为块效应（blocking artifact）。首先我们需要搞清楚块效应产生的原因。h.264在编码过程中对像素残差进行了DCT变换，变换后得到的DCT系数是与每个像素都相关的，这些系数代表了被变换数据的基础色调与细节。h.264在DCT变换后对DCT系数进行了量化，量化能有效去除
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2024-05-27 18:25:19
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目录 1、echarts同时展示多幅图 2、使用css优化界面 3、添加标题 4、使用Ajax读取数据 5、增加水印1、echarts同时展示多幅图 图1-1 一开始学echarts时都是一幅幅图学的，入下图1-1，声明一个div，规定好高度、宽度，再把图放入div中。要同时展示多幅图最简单的方法就是声明多个div即可，如下图1-2。图1-22、使用css优化界面处理完展示多图的问题后
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2024-01-03 13:17:40
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公司的设备会跑出一些txt格式的日志文件(如下图所示)。其中第一列是ID，相同的ID可能会重复出现。现在要求按ID分块将数据拆分成新的txt文件，ID第一次出现的数据块，存为“ID_1.txt”，第二次出现的数据块，则存为“ID_2.txt”，以此类推。比如下面的89031这个ID出现了三次，则需要存为三个单独的txt文件。 &
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2024-06-17 18:51:24
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我有一个这样的input_file.fa文件（FASTA格式）：> header1 description
data data
data
>header2 description
more data
data
data我想一次在文件中读取一个块，以便每个块包含一个标头和相应的数据，例如区块1：> header1 description
data data
data当然，我可以像这
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2023-08-06 15:03:03
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## Python 从数据库分块提取数据
在处理大量数据时，有时数据库查询返回的结果集会非常大，这可能会导致内存溢出或者性能下降。为了解决这个问题，我们可以使用分块提取数据的方式，通过一次获取一部分数据，避免一次性获取全部数据。Python 提供了很多库来实现这一功能，比如使用 `pandas` 或者直接使用数据库连接库。
### 分块提取数据的优势
1. **内存效率高**：分块提取数据可
原创
2024-06-25 05:40:11
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