预计到2020年，每人将产生1.7兆每秒的数据量。那将有很多信息要处理。一方面，对很多公司来说，大数据是一个游戏规则的改变者，它提供了我们过去从未开启的洞察力。另一方面，如果没有合适的工具，就不可能利用这些信息。为了充分利用任何大数据战略，公司获得管理、挖掘和理解数据的创新解决方案至关重要。幸运的是，有很多开发人员正在创建我们需要的软件来布署数据环境。有鉴于此，我们列出了十个必备工具。1Elast
作者 | 朱小五VLOOKUP函数大家应该都很熟悉吧，它可以帮我们根据指定的条件快速查找匹配出相应的结果，通常被用于核对、匹配多个表格之间的数据。与数据透视表，并称为数据er最常用的两大Excel功能。 那我们今天就聊聊，如何Python写Excel中的“Vlookup”函数？Excel如图所示，在“测试工资数据.xlsx”表格文件中有两个sheet，其中sheet1是我们的数据源区域
转载
2024-04-14 09:25:52
237阅读
一、Python入门、环境搭建、变量、数据类型 二、Python运算符、条件结构、循环结构 三、Python函数 四、做一次综合练习,做一个控制台的员工管理"""需求：员工管理系统功能:1.添加员工信息2.删除员工信息3.修改员工信息4.查看单个员工信息5.查看所有员工信息6.退出技术：函数、数据类型(字典列表)、循环、条件语句"""
emps = [] # [
## Python大数据量的字符串匹配
### 1. 概述
在处理大数据量的字符串匹配时，我们需要选择合适的算法和数据结构来提高匹配效率。Python提供了多种方法来解决这个问题，本文将介绍一种基于Trie树的字符串匹配算法，该算法可以在大数据量下快速地进行字符串匹配。
### 2. 算法流程
下面是实现该算法的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 构建
原创
2023-11-13 11:14:12
121阅读
我会不间断的更新,维护,希望可以对正在找大数据工作的朋友们有所帮助.第十一章目录 第十一章 Sqoopsqoop本质是一款使用MR进行数据迁移的工具。目前业界普遍用1.4.6版本，该版本与CDH集成。hive对外的一个统一存储格式的接口，使用hcatalog对接到hive的数据不需要担心数据在hive中的存储格式和存储位置。sqoop在1.4.4版本后集成了HCatalog11.1 s
转载
2024-10-26 19:11:36
41阅读
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
转载
2023-08-22 15:40:28
138阅读
1. LOOKUP函数①单条件定位查找=lookup( 待匹配内容, 待匹配内容所在区域 , 结果范围显示区域 ) 两个区域的列数需相同e.g. 查找 “东区”对应的C1省会城市， = lookup （A2, A:A , C:C ）= 杭州A1B1C1东区 浙江杭州西区甘肃兰州②多条件定位查找
转载
2023-10-07 16:14:08
398阅读
什么是模糊字符串匹配？模糊字符串匹配是大致（而不是精确地）查找与给定模糊匹配的字符串的过程，就像字面意思一样，它也被称为近似字符串匹配。通常，这些字符串普哦诶的模式另一个字符串。使用Levenshtein Distance计算两个字符串之间的接近程度，也称为编辑距离，其基本上是基于将一个字符串转换为另一个字符串的精确匹配所需要的基本操作的计数。Fuzzy（模糊）字符串匹配像一个老板。它作为一个简单
转载
2023-08-02 13:16:11
204阅读
参考：http://www.biggorilla.org/zh-hans/walkt/ 使用Magellan进行数据匹配过程如下： 假设有两个数据源为A和B， A共有四列数据：（A_Column1，A_Column2，A_Column3，A_Column4） B共有五列
转载
2023-08-21 15:31:12
86阅读
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
转载
2023-09-24 09:24:04
85阅读
Python与大数据随着互联网和物联网的快速发展，数据已经成为了一个非常重要的资源。人们需要对这些数据进行采集、存储、处理和分析，从而获取有价值的信息和洞见。而这些数据往往是非常大的，需要使用一些特殊的技术和工具来处理。这就是大数据技术的应用场景。Python是一种非常适合用于大数据处理的编程语言。它具有简单易学、开发效率高、生态系统完善等优点，同时还有很多专门用于大数据处理的库和框架。在这篇文章
转载
2023-08-04 11:49:53
58阅读
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
转载
2023-07-27 13:42:04
111阅读
大数据开发需要学什么编程语言？随着大数据的持续升温，越来越多的人投身于大数据的浪潮之中，不少完全没基础的小伙伴，难免会有这样的疑问，从事大数据需要学习什么编程语言呢？其实这个问题没有固定的答案，像Python、R、Java和Scala都是很好的选择，大家可以根据自身的实际情况进行选择1、Python一般的数据科学家都会选择Python作为大数据语言的首选。一直以来，Python流行于学术界，在自然
转载
2023-08-10 21:44:55
71阅读
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
转载
2023-08-21 20:59:37
126阅读
在 Python 中，我们可以找到原生的并行化运算指令。本文可以教你仅使用 3 行代码，大大加快数据预处理的速度。Python 是机器学习领域内的首选编程语言，它易于使用，也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时，一些问题就会显现……目前，大数据（Big Data）这个术语通常用于表示包含数十万数据点的数据集。在这样的尺度上，工作进程中加入任何额外的计算都需要时刻注意保持效率。
转载
2024-06-04 07:44:10
40阅读
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太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？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来了。Dask是开源免费的。它是与其他社区项目(如Numpy，Pandas和Scik
转载
2024-01-16 11:07:12
30阅读
数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是最重要的语言。 那么，今天我们就来分析一下，Python之于大数据的意义和作用。什么是大数据？大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信
转载
2023-09-20 22:51:16
93阅读
一、计算机运行基本原理及python基础在了解计算机运行基本原理之上，理解python程序运行基本原理。做好数据分析准备工作。安装好Anaconda做好相应变量配置，下载cmd工具Conemu，利用Anaconda工具安装配置好jupyternotebook。二、jupyternotebook上的代码示例打开conemu，输入命令 conda env list 查看所创建的虚拟环境，选择第二个虚拟
转载
2023-10-09 17:12:09
12阅读
大数据领域三个大的技术方向：1、Hadoop大数据开发方向2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向3、大数据运维&云计算方向大数据学习什么Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它已经成为了语言排行第一名。 语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。 大数据和数据科学领域，任何集群架构软件都支持Python，Python也有很丰富
转载
2023-09-12 21:21:21
2阅读
Python有许多很好的库(libraries)，实现这些功能只需要几行代码。今天介绍一个库：collections. 这个模块提供容器相关的更高性能的数据类型，它们提供比通用容器 dict, list, set 和tuple更强大的功能。今天介绍其中三种数据类型，最后你可能会惊讶它们怎么这么好用。NamedTuple对于数据分析或机器学习领域，用好namedtuples 会写出可读性强、易于维护
转载
2023-11-12 17:30:47
48阅读
