文档内容: 1:下载<hadoop权威指南>中的气象数据 2:对下载的气象数据归档整理并读取数据 3:对气象数据进行map reduce进行处理 关键词:<Hadoop权威指南>气象数据 map reduce python matplotlib可视化 一:下载<hadoop权威指南>一书中的气象数据 <hadoop权威指南>一书中的气象数据位于 http://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/, 新建 getdata.py文件

目录 1.为什么要进行数据类型转换 2.数据类型转换本质 3.数据类型转换用到的函数 4.常用数据类型转换的函数 (1)int()函数 (2)float()函数 (3)str()函数 (4)bool()函数 (5)eval()函数 1.为什么要进行数据类型转换 使用Python处理数据时,不可避免的要使用数据类型之间的转换.如int.float.string之间的转换. 例如: 问:通过input()函数接收用户输入的数据都是字符串类型,如果用户输入1,想得到整型该如何操作? 答:转换数据类型即

声明:本人是一个初学者,博客内容基本也是一些基础的东西,如果说的有什么问题欢迎纠正. 前言 许多人初学python之前应该也学习过其他的语言,比如博大精深的c语言,笔者在学习python之前就学习过c语言,众所周知的是c语言是一个面向过程的语言,而python是属于面向对象的语言,表明二者在编程时会有所不同.既然要说python的数据存储认识,为什么要提到c语言呢?下面介绍笔者在初学python时类比c语言出现的一些误区. 笔者学习c语言时经常性的想起一句话:指针即地址.在c语言的编程中传递参数

方法一:Delete Form 表名 方法二:TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同:二者均删除表中的全部行.但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快,且使用的系统和事务日志资源少. DELETE 语句每次删除一行,并在事务日志中为所删除的每行记录一项.TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据,并且只在事务日志中记录页的释放. TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行,但表结构及其列.约束.索

利用pandas自带的函数notnull可以很容易判断某一列是否为null类型,但是如果这一列中某一格为空字符串"",此时notnull函数会返回True,而一般我们选择非空行并不包括这一点,所以需要把这一类也去掉. # df为需要筛选的数据框,col为选择非空依赖的列 df = df[(df[col].notnull) & (df[col] != "")] 如果数据来源是MySQL数据库,用sql函数调用的时候也要注意相同的问题. SELECT col F

在使用python的json模块对json字串反序列化成python对象的时候出现的字符串都是unicode类型,而不是python内置的str类型.在某种使用场景下用户必须做显式的转换才能正常使用,徒增一些麻烦,为解决这一问题封装下述函数. def convert(input): if isinstance(input, dict): return {convert(key): convert(value) for key, value in input.iteritems()} elif i

前言 JSON(JavaScript Object Notation,JavaScript对象表示法)是一种轻量级的数据交换语言 JSON是独立于语言的文本格式, JSON 数据格式与语言无关 JSON 数据格式的特点: 对象表示为键值对 数据由逗号分隔 花括号保存对象 对象一个对象包含一系列非排序的名称/值对,一个对象以{开始,并以}结束.每个名称/值对之间使用:分割 方括号保存数组, 数组一个数组是一个值的集合,一个数组以[开始,并以]结束.数组成员之间使用,分割 JSON 数据的读取 首先

Python里数量词默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认非贪婪),总是尝试匹配尽可能多的字符: 非贪婪则相反,总是尝试匹配尽可能少的字符. 在"*","?","+","{m,n}"后面加上?,使贪婪变成非贪婪. >>> s="This is a number 234-235-22-423" >>> r=re.match(".+(\d+-\d+-\d+-\d+)

1.场景描述 因文本相似性热度统计(python版)需求中要根据故障类型进行分组统计,需要对excel进行分组后再分词统计,简单记录下,有需要的朋友可以直接拿走,不客气! 2.解决方案 采用pandas包首先进行分组,然后获取具体明细再进行分词处理(分词处理这里就不展开了),只介绍下python下excel分组,然后对具体明细进行处理. 2.1 完整代码 import pandas as pd if __name__ == '__main__': inputfile = '软件老王-source

此对比说明了一件事: 如果是IO型应用,多线程有优势, 如果是CPU计算型应用,多线程没必要,还有实现锁呢. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from threading import Thread class threads_object(Thread): def run(self): function_to_run() class nothreads_object(object): def run(self): function_t

import csv # 如果不添加newline=""的话,就会每条数据中间都会有空格行 with open("test.csv","w", newline="") as csvfile: # 初始化写入对象 writer = csv.writer(csvfile) #先写入columns_name #writer.writerow(["index","a_name","b_

我们在前后端交互的时候,让序列化的数据更友好的显示,我们会用到 import json js = json.loads('{"name": "多多"}') print (json.dumps(js)) {"name": "\u54c8\u54c8"} #解决办法很简单: print (json.dumps(js, ensure_ascii=False)) {"name": "多多"}

搬运出处: https://blog.csdn.net/DaShu0612/article/details/82912064

一起来学matlab-matlab学习笔记12 12_2 结构体 创建结构体数组,访问标量结构体,访问非标量结构体数组的属性,访问嵌套结构体中的数据,访问非标量结构体数组中多个元素的字段 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/structures.html?searchHighlight=%E7%BB%93%E6%9E%84%E4%BD%93&s_tid=doc_srchtitle https:

前戏:在python中把数据序列分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种 不可变:string.int.float.tuple 特点:相同对象只是占用一个内存地址,不管有多少个变量引用它,例如a=1,b=1 由于是不可变的,每次必须创建新的对象,之前不用的对象如果没有引用指向它,Python垃圾回收机制会自动清理掉 可变:list.dict 特点:相同对象,每次引用它都会在内存中开辟一块新地址来保存它,但是当我们对他的值进行操作时,内存地址是不会发生变化的 总结:python

TCP协议中的粘包问题 1.粘包现象 基于TCP实现一个简易远程cmd功能 #服务端 import socket import subprocess sever = socket.socket() sever.bind(('127.0.0.1', 33521)) sever.listen() while True: client, address = sever.accept() while True: try: cmd = client.recv(1024).decode('utf-8') p

高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型(float) 布尔型(bool) 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算,例如:平面场问题.波动问题.电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中,所有 非数字型变量 都支持以下特点: 都是一个 序列 sequence,也可以理解为 容

TCP协议中的粘包问题 1.粘包现象 基于TCP写一个远程cmd功能 #服务端 import socket import subprocess sever = socket.socket() sever.bind(('127.0.0.1', 33521)) sever.listen() while True: client, address = sever.accept() while True: try: cmd = client.recv(1024).decode('utf-8') p1 =

2.0 序 在所有的python内建对象中,整数对象是最简单的对象.从对python对象机制的剖析来看,整数对象是一个非常好的切入点.那么下面就开始剖析整数对象的实现机制 2.1 初识PyLongObject python中整数这个概念的实现是通过PyLongObject结构体来完成的,之前说过python中的对象本质上就是c语言中的malloc为结构体在堆上申请的一块内存,那么python中整数对象就是一个PyLongObject结构体实例.在上一章初探python对象体系的时候,我们看到了定

Python中的异常处理 异常处理的语句结构 try: <statements> #运行try语句块,并试图捕获异常 except <name1>: <statements> #如果name1异常发现,那么执行该语句块. except (name2, name3): <statements> #如果元组内的任意异常发生,那么捕获它 except <name4> as <variable>: <statements> #如果