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共享单车数据处理分析

共享单车数据处理分析 1. 案例概述 1.1项目背景 1.2 任务要求 1.3 项目分析思维导图 2....分析实现 1.2 包的依赖版本 1.3 导入模块 1.4 加载数据数据探索 1.5 数据分析 1.1.1 数据预处理——每日使用量分析 1.1.2 连续7天的单日使用分析结论: 1.2.1 数据预处理...——每日不同时间段的使用量分析 1.2.2每日不同时间段使用量分析结论: 2.1.1 数据预处理——骑行距离的分析 2.1.2 骑行距离的分析结论: 2.2.1 数据预处理——高峰期单车迁移情况分析 2.2.2...数据集如下: df_shared_bakes=pd.read_csv(r"F:\学校\2022-2023第1学期\数据导入处理\train.csv",encoding="gbk") df_shared_bakes...加载数据 df_shared_bakes=pd.read_csv(r"F:\学校\2022-2023第1学期\数据导入处理\train.csv",encoding="gbk") df_shared_bakes

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hadoop大数据处理平台案例

选择什么样的大数据处理,不仅仅考虑是简单、易用,更重要的是能够确保数据的安全! 当前国内的hadoop大数据处理平台可以说是比较杂乱的,有国外的、有在国外版本基础上二次开发,却很少有做原生态开发的。...image.png hadoop大数据处理平台案例 大数据可以说是从搜索引擎诞生之处就有了,我们熟悉的搜索引擎,如百度搜索引擎、360搜索引擎等可以说是大数据技处理技术的最早的也是比较基础的一种应用...整个大数据处理技术的核心基础hadoop、mapreduce、nosql系统,而这三个系统是建立在谷歌提出的大表、分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架上,以此来解决海量数据处理的问题。...大快的一体化开发框架由数据源SQL引擎、数据采集(自定义爬虫)模块、数据处理模块、机器学习算法、自然语言处理模块、搜索引擎模块,六部分组成。...关于DKhadoop大数据处理平台的案例,其实感兴趣的可以去大快的网站上查询一下,里面有很多案例分享。个人所知的是DKhadoop的政务大数据处理解决方案非常好!

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探索LightGBM:类别特征数据处理

本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM处理类别特征和数据,包括数据预处理、特征工程和模型训练等,并提供相应的代码示例。 数据预处理 首先,我们需要加载数据并进行预处理。...在处理类别特征时,通常需要进行独热编码或者使用类别编码。...对于类别特征,我们可以使用LightGBM的Dataset类来处理。...首先,我们加载了数据并进行了预处理,然后使用LightGBM的Dataset类处理了类别特征,并进行了模型训练。最后,我们进行了特征工程操作以改善模型性能。...通过这篇博客教程,您可以详细了解如何在Python中使用LightGBM处理类别特征和数据。您可以根据需要对代码进行修改和扩展,以满足特定的类别特征处理数据处理需求。

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tron 交易处理--交易执行逻辑

构建原生代币:TRX交易 构建一笔TRX交易,需要和FullNode交互两次: 构建交易 广播交易 大至的处理流程 钱包发起交易-->FullNode 接收交易广播交易-->SR节点接收交易放入队列中...前面两个是介绍调用入口,这部分说明如何处理交易并广播。...主要的处理入口:Manager#pushTransaction,会对接收到的交易进行处理。...处理流程: 交易进入接收队列pushTransactionQueue 验签 构建快照 处理交易processTransaction 处理成功的交易进pendingTransactions,这个真正的交易缓存池...就多了很多判断逻辑,还有processTransaction是一个Queue,是有顺序的,要删除已使用的交易处理起来就劲了。 与其这么麻烦,不如分成两个处理

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Pandas数据处理分析高级案例详解

历经两年的精心打磨,它终于要以熊猫书《pandas数据处理分析》新面貌大家见面啦。 本书作者耿远昊正在威斯康星大学麦迪逊分校统计学攻读硕士学位。...他也是pandas贡献者,活跃于pandas开源社区,主要贡献涉及漏洞修复、功能实现性能优化等方面,对pandas在数据处理分析中的应用有丰富经验。...当然,对pandas有一定的基础,并且想要系统学习数据处理分析方法的读者,也能从中获益,巩固和拓展自己的相关知识。...耿远昊以自己的亲身体验出发而写的《pandas数据处理分析》,其实就是许多初学者想要的:对庞杂的pandas知识体系进行剖析和梳理,找出一条由浅入深的学习路线,找出关键的函数方法,通过理论和实践的有效结合...文章编辑:沙鱼 审校:桐希,刘雅思 参考来源: [1] 耿远昊.pandas数据处理分析.

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AIGC数据处理存储解决方案

数智中国AIGC科技周开幕式 杨冠军 腾讯云存储解决方案专家架构师 针对在AIGC的场景下,如何解决在AIGC训练过程中数据的存储和数据处理的问题,杨冠军从三个方面进行介绍解读:一是AIGC对存储提的新需求...;二是介绍腾讯云可以给用户提供的整体存储解决方案;三是腾讯云提供的整体数据处理方案。...在AIGC业务处理流程中,应用推理场景核心需求主要由内容审核数据智理两部分组成。将训练好的模型部署后,并通过服务模式提供给用户,通常的逻辑就是用户提供prompt,基于prompt生成一些数据。...而在这些数据生成的过程当中,基于有国家安全合规的监管要求,就需要用到腾讯云提供的内容审核和数据处理的能力。...数据万象是腾讯云提供的一站式智能平台,整合腾讯领先的AI技术,打造数据处理百宝箱,提供图片处理、媒体处理、内容审核、文件处理、AI内容识别、文档服务等全品类多媒体数据的处理能力。

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海量数据处理

针对海量数据的处理,可以使用的方法非常多,常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法...散列表是具有固定大小的数组,表长应该是质数,散列函数是用于关键字和存储地址之间的一种映射关系,但是,不能保证每个元素的关键字函数值是一一对应的,因为可能会冲突(多个关键字对应同一个存储地址)。   ...(5)平方取中法   这是一种常见的方法,将关键字进行平方运算,然后从结果的中间取出若干位(位数散列地址的位数相同),将其作为散列地址。   ...拉链法的优势缺点 开放定址法相比,拉链法有如下几个优点: 拉链法处理冲突简单,且无堆积现象,即非同义词决不会发生冲突,因此平均查找长度较短; 由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的,故它更适合于造表前无法确定表长的情况...因此在用开放地址法处理冲突的散列表上执行删除操作,只能在被删结点上做删除标记,而不能真正删除结点。

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python数据处理

很久没有更新文章了, 在这里分享一下关于数据处理的 步骤,方法供大家参考。 数据处理的基本内容主要包括数据清洗,数据抽取,数据交换,和数据计算等。...经常遇到的数据清洗大都是处理缺失数据,清除无意义的信息。比如说删除原始数据集中的无关数据、重复数据,平滑噪声数据,筛选出分析内容无关的数据,处理缺失值,异常值等。...处理缺失值有两步骤:缺失值的识别,缺失数据的处理。...对于缺失值的处理方式有数据对齐,删除对应行、不处理几种方法,我们通过一下几个例子进行缺失值的处理。..., 100)] 字符匹配:str.contains(patten, na=False), 例如:df[df.title.str.contains('电台', na=False)] 逻辑运算:&(逻辑

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shell 数据处理

可以使用续行符将一个命令行分写在多行上 $ 变量值置换,如:$PATH表示环境变量PATH的值 ’ 在’…'中间的字符都会被当做普通字符处理 ‘’ 在’’…’'中间的字符会被当做文字处理并允许变量值置换...它只能处理经由前面一个指令传出的正确输出信息,对错误信息信息没有直接处理能力。然后,传递给下一个命令,作为标准的输入。 五、数据处理常用工具 5.1、find文件查找命令 ....即文件的mtime大于 sysdate -2 #如果-mtime 2 表示文件mtime在sysdate -2 sysdate-1 之间的文件。 #!!!!!...-size 4k使用4k时会显示所有大3k小于等于4k的文件,如果使用的是4096c则是查找大小为4k的文件 [root@zutuanxue ~]# find ....useradd HELLO useradd helo useradd helllo grep 正则表达式符号 ^ 行的开始 如:'^grep'匹配所有以grep开头的行。

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海量数据处理

海量数据处理是基于海量数据上的存储、处理、操作。 所谓海量,就是数据量很大,可能是TB级别甚至是PB级别,导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。...主要特性:   ● 分布式   ● 基于column的结构化   ● 高伸展性 2 海量数据处理 海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息,然后提供给用户...并行计算解决方案: 解决大规模数据处理的方法之一就是并行计算。将大量数据分散到多个节点上,将计算并行化,利用多机的计算资源,从而加快数据处理的速度。...以任务之间的消息传递驱动的 MPI,其进行大规模数据处理的基本思路就是,将任务划分成为可以独立完成的不同计算部分, 将每个计算部分需要处理的数据分发到相应的计算节点分别进行计算,计算完成后各个节点将各自的结果集中到主计算节点进行结果的最终汇总...2) MapReduce MapReduce是谷歌在 2004 年提出的应用于大规模集群进行大规模数据处理的并行计算模型。

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海量数据处理

,堆顶的数据是第K大数据 先将海量数据hash再取模m,分成m个小文件,hash(num)%m,也可以直接取模 在每个小文件中维护K个数据的最小堆,堆顶是当前堆中的最小值 遍历每个小文件中剩余的数据,堆顶的数据进行比较...先将海量数据hash再取模m,分成m个小文件,hash(num)%m 扫描每个小文件的数据,通过hash_map建立值和频率的键值对 以出现的频率维护最小堆的K个数据的数据容器 遍历每个小文件中剩余的数据,堆顶的数据进行比较...需要内存2^32 * 8 * 2bit,建立完毕扫描数据把对应位置的比特位描成00/01/10/11,最后查找01 也可采用第1题类似的方法,进行划分小文件的方法。...然后使用一个大小为K的小顶堆,遍历散列表,依次取出每个搜索关键词及对应出现的次数,然后堆顶的搜索关键词对比。...10大海量数据处理方案 https://blog.csdn.net/luyafei_89430/article/details/13016093

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