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超哥的杂货铺

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数据回顾东京奥运会中国体育代表团金牌时刻

2020东京奥运会已经落下帷幕有一段时间了，但这届在疫情期间举办的奥运会注定会写入历史。中国代表团在为期16天的比赛中，共取得了38金32银18铜共88枚奖牌，位列奖牌榜第二。其中38枚金牌追平了境外奥运会金牌数量的最佳战绩(2012伦敦奥运同样38枚金牌)，《义勇军进行曲》38次响起在东京赛场，充分展现了中华儿女的精神面貌。

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2021-09-24

3150

Eat pyspark 2nd day | 1小时看懂Spark的基本原理

spark mapreduce 分布式 yarn python

不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。

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2021-04-08

5860

Eat pyspark 1st day | 快速搭建你的Spark开发环境

spark python https java

下载地址：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

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2021-04-08

2.3K0

一个案例入门tableau——NBA球队数据可视化实战解析

前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例，对于本赛季东西部30只球队的得失分，胜负场次，胜率排名等进行了可视化展示，并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。

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2021-03-16

7.2K5

中国行政单位树形图的可视化实战！

数据可视化 python php

我国幅员辽阔，共有34个省级行政单位，包括23个省、5个自治区、4个直辖市、2个特别行政区。除去中国香港澳门2个特别行政区和台湾省特殊外，大陆地区共有31个省级区划单位。每个省级单位又可以细分为市级，县级，乡镇和村。

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2021-03-16

1.3K0

七步搞定一个综合案例，掌握pandas进阶用法！

本文从一个案例入手，综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理，处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据，代码和文档。

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2021-01-27

2.4K0

在shell中使用hiveSQL的注意事项

hive shell sql 任务调度 mapreduce

hive是数据分析人员常用的工具之一。实际工作中，使用hive基本都是在linux shell环境下。运行hiveSQL的方式有以下几种。

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2021-01-14

1.3K0

Pandas tricks 之 transform的用法

css python 官方文档日志服务

如下销售数据中展现了三笔订单，每笔订单买了多种商品，求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为：235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。

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2020-08-17

2K0

matplotlib 设置绘图时显示中文

python matlab numpy

matplotlib绘图时，经常会遇到中文字体显示为方块的问题。网上有很多解决方案，比较普遍的是在代码里增加下面两行。

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2020-07-28

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matplotlib绘制常见统计图形(一)

python matlab numpy

之前的文章一图入门Matplotlib绘图中我们学习了matplotlib中常见图表元素的绘制方法，所有操作都通过可以调用plt的函数实现。本节继续来学习使用matplotlib中生成各种常见的统计图表。后台回复“统计图一”可以获取本文全部代码。

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2020-07-27

1.6K0

一图入门Matplotlib绘图

python matlab numpy api

Matplotlib是Python里可视化的基础包，可以很方便地绘制二维，三维的图表，作图风格接近MATLAB，所以称为matplotlib。使用简单的语句就能绘制漂亮的图形。本篇我们来学习matplotlib图表的组成元素。常用的一些绘图组件和概念已经展示在了文章开始的图中。使用简单的API就可以将该图绘制出来。结合图形，我们先解释一些概念和基础API，最后使用完整的代码绘制这幅图。后台回复“绘图”获取本文完整代码。

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2020-07-06

8850

手把手带你开启机器学习之路——决策树的理解与实践

编程算法决策树机器学习神经网络深度学习

决策树是一种有监督的机器学习算法，可以实现分类和回归任务，通常对数据有比较好的拟合效果。

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2020-06-28

5380

手把手带你开启机器学习之路——房价预测(二)

css 特征工程

在前一篇文章手把手带你开启机器学习之路——房价预测(一)中我们以加州住房价格数据集为基础，学习了数据抽样，数据探索性分析和可视化，数据预处理(缺失值填充，增加新特征，特征缩放，分类变量编码)等步骤，接下来继续深入，最终建立预测模型。可以在公众号后台回复“房价”获取两篇文章的数据，代码，PDF文件和思维导图。

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2020-04-01

8980

手把手带你开启机器学习之路——房价预测(一)

scikit-learn 机器学习神经网络深度学习人工智能

本文我们使用加州住房价格数据集，从零开始，一步一步建立模型，预测每个区域的房价中位数。目的是完整实现一个机器学习的流程。

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2020-04-01

2K2

SQL中这些与NULL有关的细节，你知道吗？

sql 编程算法

NULL是SQL常见的关键字之一，表示“空，无”的意思。它在SQL中是一种独特的存在，今天来汇总一下与它相关的知识点，看看这些你都知道吗？

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2020-03-19

2.3K0

图解pandas模块21个常用操作

数据结构 python 数据分析

Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。

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2020-03-04

8.4K0

在一个机器学习项目中，你需要做哪些工作？

机器学习神经网络深度学习人工智能特征工程

机器学习是通过对已有数据进行模型训练，再将训练好的模型应用于未知数据的过程。从这句话中我们可以看到几个关键要素：数据，模型，训练，应用。对于一个通常的机器学习项目，这些确实是其中最核心的环节。那么，对于其中每一个项目，我们具体要做哪些工作？这些工作之间有什么联系？在这些核心工作之外，还有哪些我们可能忽略的项目。本文我们来探讨这些问题。内容主要参考了

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2020-02-24

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不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。

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2020-02-24

4.9K0

一场pandas与SQL的巅峰大战（七）

sqlalchemy 云数据库 SQL Server python hive

具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。

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2020-02-24

1.7K0

RFM模型是什么？我用Tableau告诉你

fixed frequency median

本文来自于公众号读者投稿。作者Suke，数据爱好者，主攻方向：数据分析，数据产品化。

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2020-02-24

3.1K0

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