文章目录一、数据区域读取填充数字1、填充ID2.排序二、数据筛选、过滤三.数据可视化——柱状图1、对这张图表进行柱状图操作（X轴为Name，Y轴为Age）2、单用matlab库把上面的内容再做一遍3、分组柱图深度优化a、对该表格进行分组柱图b.两组数据（2016，2017）c.排序d.对图表添加标题e.对图表的x轴和y轴进行名称表示f.对x轴的文字的角度进行旋转4.叠加水平柱状图a.原始数据b.
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2023-05-29 16:54:16
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在数据不太多的时候，用xlsx表格导出导入还是可以的。数据量很大时（5万条以上），用 PHPExcel 导出 xls 将十分缓慢且占用很大内存，最终造成运行超时或内存不足。excel也是有脾气的呀！表数据限制：Excel 2003及以下的版本。一张表最大支持65536行数据，256列。Excel 2007-2010版本。一张表最大支持1048576行，16384列。也就是说你想几百万条轻轻松松一次
原创
2022-06-13 17:03:05
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文章目录基础包导入csv文件操作显示所有行列查看基本情况查看缺失值缺失值填补查看特征分布loc和iloc的用法对两个不同的列表取差值尝试语句准确率、精准率、召回率、F1值sklearn导包SimpleImputer填补缺失值特征编码普通随机划分训练集测试集k折交叉验证划分训练集测试集解决画图中文乱码问题用shap图显示特征分布取值简单使用catboost样本分布不均衡时适用的SMOTE算法 基础
项目名称：邮箱数据处理分析环境搭建： hadoop-2.0 hive-0.10 zookeeper-3.4.5 jdk-6 sqoop-1.99测试阶段：目前集群4台机器，处理数据14TB(听说会扩展到12台左右)每天机器的硬件配置要求：X86服务器4颗cpu（6核） 32GB内存 4TB硬盘 4千兆网口用到的框架： hive
原创
2014-11-21 16:51:00
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笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中
原创
2023-09-20 14:38:08
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海量数据处理分析 北京迈思奇科技有限公司 戴子良 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对
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2007-12-17 10:22:00
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数据处理
数据处理是将数据从给定形式转换为更有用和更期望的形式的任务，即使其更有意义和信息。使用机器学习算法，数学建模和统计知识，整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式，如图形，视频，图表，表格，图像等等，这取决于我们正在执行的任务和机器的要求。数据处理是机器学习（ML）中的关键步骤，因为它为构建和训练ML模型准备数据。数据处理的目标是以适合建模的格式清理、转换和准备数据。数据
原创
2023-08-15 14:46:52
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笔者在实际工作中，有幸接触到海量的
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2010-05-27 22:05:00
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我们平时在做自动化测试的时候，可能会涉及到从表格中去读取或者存储数据，我们除了可以使用openpyxl来操作excel，当然也可以利用pandas来完成，这篇随笔只是我在学习过程中的简单记录，其他的功能还需要继续去探索。一、pandas的安装： 1.安装pandas其实是非常简单的，pandas依赖处理Excel的xlrd模块，所以我们需要提前安装这个，安
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2023-09-25 20:35:35
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一、xlrt读取excel中的数据现有文件存放地址如下：需要读取的文件中“redpacket”这个表格的内容：1、现编写代码如下，目标读取表格中“redpacket_gc”这一值 import xlrd
fp='C:/GIT-CUISY/python/info.xlsx' #文件存放的地址
workbook=xlrd.open_workbook(fp) #创建一个工作薄
sheet=workb
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2023-06-19 21:37:50
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正式开讲之前，我们需要先了解几个基本的知识点：1、Python字典(Dictionary) 的setdefault()方法描述：如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值。语法：dict.setdefault(key, default=None)参数： key -- 查找的键值。 defaul ...
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2021-10-21 18:12:00
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大家在工作和生活中经常会遇到处理EXCEL表格的时候，例如将一个EXCEL表格中的内容处理之后复制到另外一个EXCEL表格之中，或者大批量处理EXCEL，无论是哪种情况，如果我们不借助工具，自己一条条去处理的话，估计要耗费不少的时间和经历。今天小编就教大家如何用python处理EXCEL，希望能帮助大家提高效率。今天处理EXCEL需要用到python的第三方库：openpyxl。pip insta
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2023-07-03 22:08:00
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在这篇文章中我们介绍了三种不同的python库对表格数据进行处理，分别是xlrd、pandas和vaex，其中特别着重的强调了一下vaex的优越性能以及在大数据中的应用价值。配合一些简单的示例，我们可以初步的了解到这些库各自的特点，在实际场景中可以斟酌使用。
原创
2022-05-05 14:12:22
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Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据
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2023-08-11 18:54:49
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目录零、本节学习目标一、Spark的概述（一）Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos（二）Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点（一）速度快（二）易用性（三）通用性（四）兼容性（五）代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
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2023-08-08 10:02:29
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海量数据价值的挖掘，需要大数据技术框架的支持，在目前的大数据平台搭建上，Hadoop是主流的选择之一，而精通Hadoop的大数据人才，也是企业竞相争取的专业技术人才。大数据技术Hadoop所得到的重视，也带来了大家对Hadoop的学习热情。今天我们就从大数据入门的角度，来分享一下Hadoop是如何工作的。 Hadoop最初由雅虎的Doug Cutting创建，其核心的灵感，就是MapReduce，
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2023-09-14 13:44:27
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在当下这个数据驱动的时代，毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析，因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。对于许多初学者来讲，想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍，感兴趣的话就接着看下去吧！1、《笨方法学python》推荐理由：本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法，非
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2023-08-09 16:25:22
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什么是物联网数据分析：物联网数据分析，又称Link Analytics，是阿里云为物联网开发者提供的设备智能分析服务，全链路覆盖了设备数据生成、管理（存储）、清洗、分析及可视化等环节。有效降低数据分析门槛，助力物联网开发工作。更多关于物联网数据分析内容：物联网数据分析与可视化物联网数据分析的主要能力包括：数据管理物联网数据分析服务提供轻松易上手、快捷低成本的数据管理能力。同时支持一键配置IoT设备
第三章《数据分析实战》--第三章 python实现主要利用分组统计分析了企业某游戏的销售额下降的主要原因。这一章主要利用交叉列表（或叫作透视表）的方式来剖析企业用户数量减少的原因。假设是因为某个群体的用户锐减导致当月用户比上个月的用户数少，因此主要利用python中的pandas、matplotlib模块完成书中分析。1、读取数据、合并数据首先将工作路径设置到数据文件所在位置，具体操作见第三章第一
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2023-10-18 09:04:00
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前言Meta分析是对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。要做好一个meta分析最重要的就是选题，选题决定了工作量大小，选题的新颖性、临床实用性决定了研究的价值，也决定了文章投稿的难易程度。而选定了研究方向之后，具体的研究步骤包括七个部分。1一、制定检索策略，确定纳入研究的文献按照选题指定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献资料选择和提
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原创
2021-03-28 06:44:12
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