1 float与str的互化 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'a':[1.22, 4.33], 'b':[3.44, 5.66]}) # 将float类型转为str # 法一 df['a'] = df['a'].apply(lambda x: str(x)) print(type(df['a'].values[1])) # 法二 df['b'] = df['b'].astype(str) print(type(

1.查看DataFrame的数据类型 df.dtypes#查看各列数据类型 df[A].dtypes#查看A列数据类型 2.转换DataFrame的数据类型 df[A].astypes(int)#将A列数据类型转换为int data['note_n'] = pd.to_numeric(data['note_n']) traindata=pd.DataFrame(traindata,dtype=np.float)

本文首发于微信公众号“Python数据之道”(ID:PyDataRoad) 前言 写这篇文章的起由是有一天微信上一位朋友问到一个问题,问题大体意思概述如下: 现在有一个pandas的Series和一个python的list,想让Series按指定的list进行排序,如何实现? 这个问题的需求用流程图描述如下: 我思考了一下,这个问题解决的核心是引入pandas的数据类型“category”,从而进行排序. 在具体的分析过程中,先将pandas的Series转换成为DataFrame,然后设置数据

一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单的SQL语法检查,能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回作为RDD使用.     2.Spark on Hive和Hive on Spa

SparkSQL和DataFrame SparkSQL简介 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用.它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快! SparkSQL的特性 1.易整合 2.统一的数据访问方式 3.兼容Hive 4.标准的数据连接 DataFrames简介 与RDD类似,DataFrame也是一个分布式数据容器.然而DataFrame更像传统数据库的二维表格

Pandas 讲解 Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的. Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似. 二者与Python基本的数据结构List也

一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单的SQL语法检查,能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回作为RDD使用.     2.Spark on Hive和Hive on Spa

1. 软件版本 软件 版本 Spark 1.6.0 Hive 1.2.1 2. 场景描述 在使用Spark时,有时需要存储DataFrame数据到Hive表中,一般的存储方式如下: // 注册临时表 myDf.registerTempTable("t1") // 使用SQLContext从临时表创建Hive表 sqlContext.sql("create table h1 as select * from t1") 在DataFrame中存储一般的数据类型,比如Do

Spark SQL是处理结构化数据的Spark模块.它提供了DataFrames这样的编程抽象.同一时候也能够作为分布式SQL查询引擎使用. DataFrames DataFrame是一个带有列名的分布式数据集合.等同于一张关系型数据库中的表或者R/Python中的data frame,只是在底层做了非常多优化:我们能够使用结构化数据文件.Hive tables,外部数据库或者RDDS来构造DataFrames. 1. 開始入口: 入口须要从SQLContext类或者它的子类開始,当然须要使用S

建议参考SparkSQL官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单

1 object数据类型是dataframe中特殊的数据类型,当某一列出现数字.字符串.特殊字符和时间格式两种及以上时,就会出现object类型,即便把不同类型的拆分开,仍然是object类型. 如下replace()函数改变数据类型后,用astype()函数再转化一次才能将object格式转化,但有的时候不用. print(train.info()) train['repay_date'] = train['repay_date'].replace("\\N",'2020-01-01

pandas库,含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具.pandas是基于NumPy数组构建. pandas常结合数值计算工具NumPy和SciPy.分析库statsmodels和scikitlearn,和可视化库matplotlib等工具一同使用. 5.1 pandas数据结构介绍 pandas的主要数据结构:Series和DataFrame (1)Series Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)

大数据篇:Spark Spark是什么 Spark是一个快速(基于内存),通用,可扩展的计算引擎,采用Scala语言编写.2009年诞生于UC Berkeley(加州大学伯克利分校,CAL的AMP实验室),2010年开源,2013年6月进入Apach孵化器,2014年成为Apach顶级项目,目前有1000+个活跃者.就是说用Spark就对了. Spark支持Scala,Java,R,Python语言,并提供了几十种(目前80+种)高性能的算法,这些如果让我们自己来做,几乎不可能. Spark得到

package com.java1995; import java.util.Scanner; public class Array { public static void main(String[] args) { //int[] array1=new int[10]; //System.out.println(array1.length); // 学生成绩管理系统 int student; ,avg=;// 总成绩 平均成绩 ]; // 创建一个 scanner类的对象,用它来获得用户输入

问题 将DataFrame数据保存到mysql中时,出现错误提示: BLOB/TEXT column used in key specification without a key length 原因 出问题的原因是DataFrame对象索引的数据类型是TEXT/BLOB或其从属的类型,当将其作为mysql中的主键的时候,如果这些数据类型缺少明确的长度值,mysql无法保证主键的唯一性,因为这个主键是一个变量,其长度是动态的.所以当使用 TEXT/BLOB类型的数据作为索引的时候,数据的长度必须

1.原理 Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分.将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减,得到DoG图.步骤: 处理一幅图像在不同高斯参数下的DoG 用两个不同的5x5高斯核对图像进行卷积,然后再相减的操作.重复三次得到三个差分图A,B,C. 根据DoG求角点 计算出的A,B,C三个DOG图中求图B中是极值的点.图B的点在当前由A,B,C共27个点组成的block中是否为极大值或者极小值.若满足此条件则认为是角点. 2.实现细节 2.1 差分得到DoG图 Mat

Spark RDD的宽依赖中存在Shuffle过程,Spark的Shuffle过程同MapReduce,也依赖于Partitioner数据分区器,Partitioner类的代码依赖结构主要如下所示: 主要是HashPartitioner和RangePartitioner两个类,分别用于根据RDD中key的hashcode值进行分区以及根据范围进行数据分区 一.Partitioner Spark中数据分区的主要工具类(数据分区类),主要用于Spark底层RDD的数据重分布的情况中,主要方法两个,如

Spark_总结四 1.Spark SQL     Spark SQL 和 Hive on Spark 两者的区别?         spark on hive:hive只是作为元数据存储的角色,解析,优化,执行都是spark做的             hive on spark: hive既作为存储的角色,又作为计算角色的一部分,hive将sql解析Spark任务,底层是Spark引擎(hive2.0以后推荐使用Spark引擎,转化为Spark任务,hvie2.0以前都是转化为MR任务)  

数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据

Json模块 原来有个eval函数能能够从字符串中提取出对应的数据类型,比如"{"name":"zhangsan"}",可以提取出一个字典.json模块可一样实现功能,但是更加强大,eval只能识别到python语言的数据结构.json可以识别多语言的数据结构 模块的导入 import json 将数据类型封装成json格式(字符串)用的是dumps dic = {"name":"CodeScrew"} d