关于Python的数据分析，当我们遇到的数据量小、数据结构简单时，可以通过字典、列表等Python常见的数据结构来处理。但是当我们面对的大量数据以及复杂数据的局面时，就需要用一些专门用于数据分析的扩展库来处理数据了。今天给大家介绍一个Python里专门用来做数据分析和处理的扩展库。pandas(pannel data analysis，面板数据分析)，我个人觉得pandas用于数据分析处理有别于P
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2023-11-16 09:24:18
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大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一。几乎凡事都要挂上点大数据，否则就显得你OUT了。如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，JAVA无疑是跟大数据并驾齐驱的一个词语。很多人在提到大数据的时候总会想到JAVA，那么JAVA与大数据到底是什么的区别和联系是什么呢? 一：两者关系：Java是计算机的一门编程语言;可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种;大数据属于互联网方向，
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2023-08-16 22:49:51
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好消息！好消息！手把手教你用python玩大数据小旭学长的python大数据教程完结撒花，共26P录制完毕，总时长4小时。每10分钟的视频的录制加剪辑时间加起来都要两小时以上，讲得很细但是节奏也很快，信息量超大！感谢各位观众老爷们的支持和一键三连，下次一定！教程链接教程说明大数据时代到来，随着数据的逐步开放，数据工作者们或多或少都要接触到时空数据。小旭学长曾经说：The data is data
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2023-07-21 13:45:55
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大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spar
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2023-08-11 19:57:45
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前段时间给大家分享了：超赞！20个炫酷的数据可视化大屏(含源码)，很多小伙伴都非常喜爱。如果你感兴趣，点击上方获取即可。于是我产生了用 Python 的另外一种方式来实现数据可视化大屏的想法。 参考上面这个模板，我计划用 pyecharts 实现一个类似的数据可视化大屏。今天先绘制中间的数据地图，为了方便演示，我们采用一个超市数据集，数据来源于 Tableau 官方示例。如果你还没有安
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2024-02-28 22:18:20
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出现比较频繁的整数，我们把它放入小整数池，小整数池外边的整数，我们称为大整数。大整数是用digit数组实现的，就决定了大整数进行数学运算时难度比较大，看一下Cpython中如何实现的。 整数对象、整数类型对象和整数运算之间的关系 整数加法在源码中：cpython-masterObjectslongobject.cstatic PyObject *
long_add(PyLongObjec
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2023-12-01 13:14:34
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# Python处理大数据 vs Hadoop处理大数据
在当今数据驱动的世界中，处理大数据的需求愈加迫切。作为一名开发者，了解不同技术的比较可以帮助我们选择最合适的工具进行大数据处理。本文将以 Python 与 Hadoop 为例，探讨它们在处理大数据时的异同，并且通过一个简单的示例来演示如何实现这一过程。
## 整体流程
下面是处理大数据的基本流程，包含使用 Python 和 Hadoo
python在数据科学中非常流行，有大量可供开发人员使用的库和框架，这些库对数据分析和机器学习都特别有用，为处理大数据提供了无数的支持，使python成为大数据最受欢迎的语言。一、Python 环境搭建1.1 安装 Python安装Python最简单的方法是访问 Python 官方网站并下载相应的版本。Python 的官方网站（http://www.python.org/）提供了 Python 的
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2023-07-27 13:42:04
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使用大型JSON数据集可能会很痛苦，尤其是当它们太大而无法容纳到内存中时。在这种情况下，命令行工具和Python的组合可以成为探索和分析数据的有效方法。在这篇专注于学习python编程的文章中，我们将研究如何利用Pandas之类的工具来探索和绘制马里兰州蒙哥马利县的警察活动。我们将首先查看JSON数据，然后使用Python探索和分析JSON。 当数据存储在SQL数据库中时，它倾向于遵循看起来
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2023-07-23 23:09:58
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经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas前言很多从未接触 pandas 的小伙伴看到相关资料后，会觉得这玩意无法处理像 Excel 那样格式复杂多变的数据。其实 pandas 比起手动操作、透视表操作甚至 Vba 操作，他可以更灵活快速处理复杂形状的数据。这次，
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2024-06-21 11:15:43
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图片是Word的一种特殊内容，这篇文章主要内容是如何利用python-docx批量提取Word中的图片，以及如何在Word国插入图片。1.提取Word中的图片并保护成指定格式docx好像并没有直接获取图片的方法，网上的资料也很少，有用的资料我就找到这一篇：如何从pythondocx段中获取图像(Inlineshape) 说实话，这篇文章我看的不是太懂，而且这个方法只能获得内联的图片，什么是内联的图
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2023-08-24 17:27:19
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PythonWare公司提供了免费的Python图像处理工具包PIL(Python Image Library),该软件包提供了基本的图像处理功能，如：改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等 等。虽然在这个软件包上要实现类似MATLAB中的复杂的图像处理算法并不太适合，但是Python的快速开发能力以
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2024-01-26 21:13:04
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今天在读取一个超大csv文件的时候，遇到困难：首先使用office打不开然后在python中使用基本的pandas.read_csv打开文件时：MemoryError最后查阅read_csv文档发现可以分块读取。read_csv中有个参数chunksize，通过指定一个chunksize分块大小来读取文件，返回的是一个可迭代的对象TextFileReader，IO Tools 举例如下：
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2023-10-04 14:24:31
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如今大数据应用越来越广，对于大数据技术人才的需求越来越大，很多人想转行学习大数据，并想通过自学进入大数据行业，那么，大数据技术怎么自学?大数据开发如何自学? 对于想学习大数据人员可分为以下三种；第一类： 零基础学员，对大数据行业和技术一无所知;第二类： 有一定的编程基础，对大数据行业略知一二，无发真正应该用;第三类： 有工作经验的工程师，对大数据行业了解，想转行大数据开发。在搞清楚了自身的状况之外
原创
2019-01-04 13:11:36
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在当今的数据时代，大数据的存储和处理成为了一个不可忽视的话题。很多人会问：“大数据可以存Redis吗？”Redis作为一个内存数据存储系统，以其高性能和简单高效的API而受到广泛的关注和应用。然而，面对大数据量时，Redis又能否扛得住呢？接下来，我们就来详细探讨这个问题，同时也涵盖了一系列与大数据存储和Redis集成相关的备份策略、恢复流程、灾难场景及其他必要的组成部分。
## 备份策略
首先
## Redis可以存储大数据吗？
### 引言
大数据是当今社会中非常重要的组成部分，企业和个人都需要处理和存储大量的数据。在这个背景下，使用高效且可扩展的数据库是至关重要的。Redis是一个流行的开源内存数据库，具有快速、可扩展和可靠的特性，因此很多人会问，Redis是否可以用于存储大数据？本文将回答这个问题，并提供有关如何使用Redis存储大数据的指导。
### Redis对大数据的支
原创
2023-08-14 03:41:24
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概述：数据集是基于开源数据集Bank Marketing Data Set 的分类预测，本数据集与葡萄牙银行机构的营销活动相关。这些营销活动一般以电话为基础，银行的客服人员至少联系客户一次，以确认客户是否有意愿购买该银行的产品（定期存款），最终目标是预测客户是否会订购定存业务（变量y）。数据说明下载下来的数据是这样的，虽说是csv格式但是并非逗号分隔符，需要通过文本工具打开进行一下替换。替换后打开
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2024-06-07 09:32:18
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在这个处处充斥着大数据影响的时代之下，不懂Python，不懂大数据，你就可能轻易地错过身边的黄金。我们生活在数据密布的环境中，就像《帝国》中尼奥身处虚拟代码世界一样，真实世界一样是由一串串不断变化的数字矩阵组成，其中充满了本应显而易见，却不为人重视的价值。虽然我们离开了数据，也不至于寸步难行，但你看到那些运用数据666的人，已经起飞了
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2023-09-27 07:11:42
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目录安装flume：一、采集目录中的新文件到HDFS中1.Flume要想将数据输出到HDFS，必须持有Hadoop相关jar包2.创建flume-file-hdfs.conf文件二、采集文件新增内容到HDFS中1.需求分析2.实现 三、多级agent串联1.配置hadoop02监听服务端2.在其它节点配置监听客户端安装flume：一、采集目录中的新文件到HDFS中文档对应说明： Flum
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2024-10-21 18:18:21
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python在大数据处理中是个万能的胶水，在很多地方用起来很舒适。在处理大数据时，需要使用一些技术和工具来确保Python代码的高效性和可扩展性。一些有用的技术和工具如下：使用numpy而不是纯Python列表。 numpy是一个Python库，提供了一些高效的数据结构，如n维数组，可以处理大量的数据。对于大型数据集，numpy能够更快地对数据进行处理和计算。使用pandas进行数据处理
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2023-07-27 21:32:34
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