前言之前一直做大数据方向的工作，用spark、flink、hive等等处理数据居多，语言方面一般使用scala、java很少用到python，但是不得不说如果想要从事算法方向的工作还是必须得把python用熟练了。下面整理一下学习的流程。Python基础这个很简单，但很重要，推荐看一下这本书的基础部分 主要掌握知识点：常用的数据结构及对应方法三种控制流的使用字符串的常用处理方法正则表达式的使用函数
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2023-11-24 05:45:10
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今天要跟大家分享的文章是如何利用Python处理文件中的数据？Python入门新手和正在Python学习的小伙伴快来看一看吧，希望能够对大家有所帮助 ！Python编程学习记得我小的时候，经常有同学被老师喊去做统计分数这种“苦力”。现在电脑普及了，再这么干就太弱了。用Python，几行代码就可以搞定。看一下我们的文档里的数据：#– scores.txt刘备 23 35 44 47 51关羽 60
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2023-12-26 21:59:37
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近日，有小伙伴留言称，打算组装一台5500元左右用于软件工程(大数据方向)的主机配置，不怎么玩游戏，想要性价比比较高的。针对粉丝朋友的需求，今天小编抽空带来如下这套八核独显主机配置方案。 大数据封面图从需求角度来看，大数据，软件工程与制图需求类似，对处理器性能要求比较高，多核大缓存CPU可以更好的满足需求，并且对内存容量要求较高。而从性价比角度来看，目前AMD处理器性价比相对高一些，因此以下这套
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2023-12-10 09:40:35
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# Python数据处理指南
在当今数据驱动的时代，Python以其灵活性和强大的库支持成为了数据处理的热门选择。本文将详细探讨如何用Python处理数据，包括数据加载、清洗、分析和可视化等步骤，最后通过实际编码示例帮助读者更好地理解这些概念。
## 数据处理流程
数据处理的流程通常可以归纳为以下几个步骤：
1. **数据采集**：从不同来源获取数据，例如CSV文件、数据库或API。
2.
原创
2024-08-27 05:47:26
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# 用Python处理GRADS数据
GRADS（Grid Analysis and Display System）是一个广泛用于气象和海洋学的数据分析与可视化工具。随着数据科学与Python的快速发展，越来越多的研究者和开发者开始使用Python来处理GRADS数据。本文将介绍如何使用Python处理GRADS数据，包括数据读取、分析和可视化的基本流程，并提供相关代码示例。
## 1. GR
产生原因 服务器出口流量爆满查看ps netstat都被系统替换了，先用iftop查出流量最大的，drop掉-A INPUT -s 140.205.81.26/32 -j DROP在查找走的udp协议 先吧udp禁止-A OUTPUT -d 10.0.80.11/32 -p udp -m udp --sport 53 -j ACCEPT-A OUTPUT -d 10.0.80.12/32 -p u
原创
2015-11-27 10:43:56
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目录Series创建 Series从列表创建使用自定义索引从字典创建Series 的属性和方法索引和值访问元素条件选择数学运算检查缺失值应用函数Dataframe创建 DataFrame从字典创建从列表的列表创建DataFrame 的属性和方法查看数据获取列、行、和值选择数据条件筛选设置索引使用现有的列作为索引重置索引创建一个新的索引使用多个列作为多级索引设置索引时删除原索引列设置索引时添加新的
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2024-07-01 18:33:05
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怎样用Python进行数据转换和归一化1、概述 实际的数据库极易受到噪声、缺失值和不一致数据的侵扰，因为数据库太大，并且多半来自多个异种数据源，低质量的数据将会导致低质量的数据分析结果，大量的数据预处理技术随之产生。本文让我们来看一下数据预处理中常用的数据转换和归一化方法都有哪些。2、数据转换（Data Transfer） 对于字符型特征的处理：转换为字符型。 数据转换其实就是把一些
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2023-06-16 16:58:53
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python数据处理1.生成数据2.数据表检查3.数据表清洗4.数据预处理5.数据提取6.数据筛选7.数据汇总8.数据统计9.数据输出1.生成数据 1.导入数据表df = pd.read_excel('C:/Users/Admin/Desktop/types/output.xlsx')
df1 = pd.read_csv('C:/Users/Admin/Desktop/types/output.c
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2023-08-14 23:38:53
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前言线上问题排查是程序员绕不开路。线上故障主要会包括 CPU、磁盘、内存以及网络问题，而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题，所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍。同时例如 jstack、jmap 等工具也是不囿于一个方面的问题的，基本上出问题就是 df、free、top 三连，然后依次 jstack、jmap 伺候，具体问题具体分析即可.CPU问题CPU 异常往往还是比较好定位的。原因包括
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2023-08-29 12:48:13
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什么是GraalVM呢？这个东西好啊，这个东西是一个超级虚拟机，可虚可实，怎么说呢，它可以运行脚本代码，可以运行跨平台代码，最牛B的是，它TM还能把这些代码编译成机器码，你说上哪说理去，执行效率CUA的一下就上去了，速度可媲美C++，就是这么不讲武德。它可以运行什么代码呢？有：Java, Python, Ruby, JavaScript & Node.js, R, LLVM这玩意儿都谁在用
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2024-05-24 11:57:03
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朋友们，我是床长! 如需转载请标骤：导入所需的库 导入数据集 处理缺失的数据。 编码分类数据。 将数据集拆分为测试集和训练集。...
原创
2022-08-12 17:23:41
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在我们日常的数据处理工作中，尤其是在大数据环境下，使用Hive查询和处理数据是一项关键的技能。近年来，结合Python处理Hive数据变得日益流行，这不仅提高了数据处理的灵活性还简化了开发过程。在这篇文章中，我将详细介绍如何使用Python有效处理Hive数据。
### 问题背景
在某些业务环境中，我们需要将大规模的结构化数据存储在Hive中，并通过Python进行数据分析与处理。具体场景还原
# 使用Python NumPy处理数据
NumPy是Python中一个强大的库，主要用于科学计算和数据处理。它不仅提供了高效的多维数组对象，还提供了大量的数学函数库，使得处理数据变得更加简单。
## NumPy的基本概念
在开始使用NumPy之前，我们首先要了解一些基本的概念。
### 1. 数组对象
NumPy提供的主要数据结构是ndarray（N维数组），可以是多维的。它是一种快速
原创
2024-08-31 05:28:20
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日常工作中，我们经常需要处理大量 Excel 表格，比如汇总多个销售报表、核对订单数据或批量生成统计图表。手动操作不仅繁琐，还容易出错。Python 的 openpyxl 和 pandas 库能轻松实现 Excel 数据的自动化处理，让原本需要几小时的工作缩短到几分钟。本文将通过实际案例，介绍批量处理 Excel 数据的常用技巧。一、环境准备与基础操作处理 Excel 主要用到两个库：openpy
前戏在拿到一份数据准备做挖掘建模之前，首先需要进行初步的数据探索性分析（你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗？），对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤。因为拿到的原始数据存在不完整、不一致、有异常的数据，而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差，因此首先要数据清洗。数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成、转换、归一化等一系列处理，该过程
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2024-03-30 21:50:36
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概述线上故障通常是指大规模的影响线上服务可用性的问题或者事件，通俗点讲就是：掉‘坑’里了，这个‘坑’就是线上故障！线上故障的处理过程可以形象地表达为：‘踩坑’、‘跳坑’、‘填坑’、‘避坑’。线上故障的处理不仅是一项技术活，更是对技术人员/技术团队反应能力、决策能力、判定能力、组织能力的考验。面对突发的生产故障，需要快速定位问题，找到解决方案，快速实施解决方案并不是一件容易的事情。本文主要包括如下内
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2017-05-04 18:34:30
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##墨菲定律任何事情都没有表面看起来那么简单所有事情的发展都会比你预计的时间长会出错的事情总会出错如果担心某个事情发生，那么它更有可能发生墨菲定律暗示我们，如果担心某种情况会发生，那么它更有可能发生，久而久之就一定会发生。这警示我们，在互联网公司，对生成环境发生的任何怪异现象和问题都不要轻视，对其背后的原因一定要调查清楚。同样，海恩法则也强调任何严重的事故背后都是很多次小问题的积累，当到一定量级后
原创
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2018-02-27 18:52:33
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墨菲定律任何事情都没有表面看起来那么简单所有事情的发展都会比你预计的时间长会出错的事情总会出错如果担心某个事
原创
2021-12-31 16:49:51
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最近，大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。在介绍每一段代码时，Lee都给出了用途，也在代码中也给出注释。大家可以
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2024-08-08 08:56:29
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