Outline 前几天,数据清洗时有用到pandas去过滤大量数据中的“负值”: 把过滤出来的“负值”替换为“NaN”或者指定的值. 故做个小记录. 读取CSV文件 代码: import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('D:\All_Kinds_Stock_Data\windpy_filter_after\SH600036.csv') df # 开发环境: ipython notebook 下 读取本地csv文件,输出结果如下:

按照某特定string字段长度过滤: import pandas as pd df = pd.read_csv('filex.csv') df['A'] = df['A'].astype('str') df['B'] = df['B'].astype('str') mask = (df['A'].str.len() == 10) & (df['B'].str.len() == 10) df = df.loc[mask] print(df) Applied to filex.csv: A,B 12

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

1.用到的maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId> <version>1.6.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId&g

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

This would allow chaining operations like: pd.read_csv('imdb.txt') .sort(columns='year') .filter(lambda x: x['year']>1990) # <---this is missing in Pandas .to_csv('filtered.csv') For current alternatives see: http://stackoverflow.com/questions/11869

转成字典a = ['key1', 'key2', 'key3']b = ['1', '2', '3']data = pd.DataFrame(zip(a, b), columns=['project', 'attribute'])print(data)dict_country = data.set_index('project').T.to_dict()dict_country = data.set_index('project').T.to_dict('list')print(dict_cou

List<String> basicList = new ArrayList<String>(); basicList.add("{\"name\": \"zzq\",\"age\": 15}"); basicList.add("{\"name\": \"zzq1\",\"age\": 25}"); basicList.ad

https://stackoverflow.com/questions/11418192/pandas-complex-filter-on-rows-of-dataframe mask = df.apply(lambda row: row["col"].val < 100, axis=1) df[mask]

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新

原文链接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别.左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构.而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数

请原谅没有一次写完,本文是自己学习过程中的记录,完善pandas的学习知识,对于现有网上资料的缺少和利用python进行数据分析这本书部分知识的过时,只好以记录的形势来写这篇文章.最如果后续工作定下来有时间一定完善pandas库的学习,请见谅!                     by LQJ 2015-10-25 前言: 首先推荐一个比较好的Python pandas DataFrame学习网址 网址: http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083

本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段 重新索引 pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' from pandas import * print "--------------obj result:-----------------"

IIS短文件名漏洞在windows服务器上面非常常见,也就是利用“~”字符猜解暴露短文件/文件夹名,比如,采用这种方式构造URL:http://aaa.com/abc~1/.aspx,根据IIS返回的错误信息,猜测该路径或文件是否存在,具体可参考这篇文章:http://www.freebuf.com/articles/4908.html. 就单纯的解决这个问题来说,微软的URLScan工具是最适合的一个轻量级工具,关键它是免费的,而且安装.配置非常简单.安装过程就不说了,傻瓜式的. 安装完毕之后

原博文出自于: http://blog.csdn.net/lw_ghy/article/details/51480358 感谢! 一.从csv文件创建DataFrame 本文将介绍如何从csv文件创建DataFrame.如何做? 从csv文件创建DataFrame主要包括以下几步骤: 1.在build.sbt文件里面添加spark-csv支持库: 2.创建SparkConf对象,其中包括Spark运行所有的环境信息: 3.创建SparkContext对象,它是进入Spark的核心切入点,然后我们

客户公司搞安全检查,扫描出来我们之前做的系统有一个高危漏洞:IIS tilde directory enumeration,也就是利用“~”字符猜解暴露短文件/文件夹名,比如,采用这种方式构造URL:http://aaa.com/abc~1/.aspx,根据IIS返回的错误信息,猜测该路径或文件是否存在,具体可参考这篇文章:http://www.freebuf.com/articles/4908.html. 就单纯的解决这个问题来说,微软的URLScan工具是最适合的一个轻量级工具,关键它是免费

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 1.DataFrame是什么?2.如何创建DataFrame?3.如何将普通RDD转变为DataFrame?4.如何使用DataFrame?5.在1.3.0中,提供了哪些完整的数据写入支持API? 自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQ

Internet是全球信息共享的基础设施,是一种开放和面向 所有用户的技术.它一方面要保证信息方便.快捷的共享;另一方面要防止垃圾信息的传播.网络内容分析是一种管理信 息传播的重要手段.它是网络信息安全核心理论与关键技术 研究网络内容分析所涉及的新理论.新体系结构.新方法和新技术. 内容过滤技术一般包括名单过滤技术.关键词过滤技术.图像过滤技术.模板过滤技术和智能过滤技术等.目前,内容过滤技术还处于初级阶段,实用的技术相对比较单一,主要表现在名单过滤和关键词过滤技术,而图像过滤与模板过滤技术还处

Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据

弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD) RDD是Spark一开始就提供的主要API,从根本上来说,一个RDD就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行并行处理.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群不同的节点上. RDD支持两种类型的操作,转化操作(transform)和行动操作(action).转化操作会有一个RDD生成一个新的RDD,行动操作则要计算出来一个结果.spark