pandas的数据选择是十分重要的一个操作，它的操作与数组类似，但是pandas的数据选择与数组不同。当选择标签作为索引，会选择数据尾部，当为整数索引，则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时可以查询在Hive上存储的外部数据。Spark SQL的一个重要特点就是能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松的使用SQL命令进行外部查询，同时进行更加复杂的数据分析。
在我们处理数据的时候，有时需要根据某个列进行计算得到一个新列，以便后续使用，相当于是根据已知列得到新的列，这个时候assign函数非常方便。下面通过实例来说明函数的的用法。
层次聚类 (hierarchical clustering)是一种对高维数据进行可视化的常见方法。
数分小伙伴们都知道，SQL中的case when语句非常好用，尤其在加工变量的时候，可以按照指定的条件的进行赋值，并且结合其他嵌套用法还可以实现非常强大的功能。
初接触python觉得及其友好（类似matlab），尤其是一些令人拍案叫绝不可思议的简单命令就可以完成非常复杂的计算，但是真正接触一下就发现，python比matlab有很多不一样的特性。 首先python的工具包（类似于C的库函数）非常多，很多功能都有重复，所以选好包很重要，最简单的选择方法就是用时下最流行的包，社区比较活跃，遇到问题网上一搜很多答案，而且更新和维护也比较好。 在数值计算中常用的包就是numpy，pandas，scipy以及绘图用的matplotlib。 Numpy numpy的优势是矩阵
初接触python觉得及其友好（类似matlab），尤其是一些令人拍案叫绝不可思议的简单命令就可以完成非常复杂的计算，但是真正接触一下就发现，python比matlab有很多不一样的特性。 首先python的工具包（类似于C的库函数）非常多，很多功能都有重复，所以选好包很重要，最简单的选择方法就是用时下最流行的包，社区比较活跃，遇到问题网上一搜很多答案，而且更新和维护也比较好。 在数值计算中常用的包就是numpy，pandas，scipy以及绘图用的matplotlib。 Numpy numpy的优
许多组织都在尝试收集和利用尽可能多的数据，以改善其经营方式，增加收入和提升影响力。因此，数据科学家面对50GB甚至500GB大小的数据集情况变得越来越普遍。
在风控中，风险意味着不确定性，不确定性越强意味着越不可控，做数据化风控也是同理，追求的就是让确定性越来越强，转换成统计概率论来说就是不断提高我们的胜算的概率。当然，没有任何人可以做到100%的确定，因为没有人是上帝视角，所以在风控决策过程中总会产生错杀或者误放。
前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下：这个数值怎么让它排序呢？导出时 按照大小排序。
【导读】本文主要介绍了基于Apache Spark的深度学习。我们知道Spark是快速处理海量数据的框架，而深度学习一直以来都非常耗费硬件资源，因此使用在Spark框架上进行深度学习对于提升速度是非常有用的。本文介绍了Apache Spark内部结构和工作原理，以及一些实用Spark的深度学习库，并在最后介绍了相关DL pipelines库。想要学习基于Spark分布式深度学习库的读者可以了解下。 作者 | Favio Vázquez 编译 | 专知 参与 | Fan, Hujun 基于Apache Spa
每天12点是小编最激动的时候，因为自己写的帖子又可以与大家见面啦，昨天把帖子传到某个大神组织的数据挖掘交流群时，某挖掘机朋友问了小编一个深刻的问题，题目看似很简单，但是以小编大脑里的知识系统来说，根本
经过上述过程的处理，数据集已经处理成营销增益模型所需的输入形式了。下面正式开始构建营销增益模型，和其他有监督模型一样，营销增益模型也需要划分训练集和验证集。我们通过如下的代码实现数据特征与数据标签的分离，同时按照7:3的比例划分训练集和测试集。
注意我并有把 open 和 close 翻译成开盘价和收盘价，因为这条数据并不是按日来收集的，而它对应的时间精确到 387 毫秒。
RAPIDS cuGraph库是一组图形分析，用于处理GPU数据帧中的数据 - 请参阅cuDF。 cuGraph旨在提供类似NetworkX的API，这对数据科学家来说很熟悉，因此他们现在可以更轻松地构建GPU加速的工作流程
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：Pandas库的使用 ---- Python 数据处理：Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能 2.1 重新索引 2.2 丢弃指定轴上的项 2.3 索引、选取和过滤 2.4 用 loc 和 iloc 进行选取 2.5
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的 分布式对象集合。
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
数据表可以按「键」合并，用 merge 函数；可以按「轴」来连接，用 concat 函数。
我们之前已经学习过了《我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？》，这其中有一个关于SQL的重要模块：SparkSQL。
在模型评估过程中，当训练集的数据进入验证/测试集时，就会发生数据泄漏。这将导致模型对验证/测试集的性能评估存在偏差。让我们用一个使用Scikit-Learn的“波士顿房价”数据集的例子来理解它。数据集没有缺失值，因此随机引入100个缺失值，以便更好地演示数据泄漏。
pandas是本书后续内容的首选库。它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经常和其它工具一同使用，如数值计算工具NumPy和SciPy，分析库statsmodels和scikit-learn，和数据可视化库matplotlib。pandas是基于NumPy数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用for循环的数据处理。 虽然pandas采用了大量的NumPy编码风格，但二者最大的不同是pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的。而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。
以试运行（dry-run）或实时模式（使用 freqtrade trade ）启动 freqtrade 将启动机器人并启动机器人迭代循环。这也将运行 bot_start() 回调。默认情况下，bot 循环每隔几秒运行一次 ( internals.process_throttle_secs ) 并执行以下操作（这个循环将一次又一次地重复，直到机器人停止）：
Python pandas包用于数据操作和分析，旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
https://github.com/lilihongjava/prophet_demo/tree/master/diagnostics
在开始讲Spark运行的整体架构之前，先来讲讲为什么会有Spark？这个框架被设计出来是要解决什么问题的？
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象； 它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。 从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。
Delta Lake 是一个存储层，为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力，其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制（optimistic concurrency control），在写入数据期间提供一致性的读取，从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖（data lakes）带来可靠性。Delta Lake 还提供内置数据版本控制，以便轻松回滚。
作者：Eryk Lewinson 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约4400字，建议阅读5分钟本文研究了三种使用日期相关的信息如何创造有意义特征的方法。 标签：时间帧，机器学习，Python，技术演示 想象一下，你刚开始一个新的数据科学项目。目标是建立一个预测目标变量Y的模型。你已经收到了来自利益相关者/数据工程师的一些数据，进行了彻底的EDA并且选择了一些你认为和手头上问题有关的变量。然后你终于建立了你的第一个模型。得分是可以接受的，但是你相信你可以做得更好。你应该怎么做呢？ 这里你可以通过许多方式跟进。
我们将探究的第一组机器学习技术通常被称为回归(regression)，我们可以将回归理解为一个变量(例如销售额)的变化是如何影响到其他变量(如用户数)的。对于机器学习技术来说，这是一个很好的开端，它们是构成其他更加复杂技术的基础。
介绍 越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理，提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中，从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍，峰值甚至达到300倍左右。在未使用Alluxio之前，他们发现生产环境中的一些Spark作业会变慢甚至无法完成。而在采用Alluxio后这些作业可以很快地完成。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Alluxio帮助Spark变得更高效，具体地，我们将展示如何使用Alluxio高效存储Spark
越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理，提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中，从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍，峰值甚至达到300倍左右。在未使用Alluxio之前，他们发现生产环境中的一些Spark作业会变慢甚至无法完成。而在采用Alluxio后这些作业可以很快地完成。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Alluxio帮助Spark变得更高效，具体地，我们将展示如何使用Alluxio高效存储Spark DataFrame。
风险价值(VaR)是金融领域广泛使用的风险度量，它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合的潜在损失。它提供了一个单一的数字，代表投资者在正常市场条件下可能经历的最大损失。VaR是风险管理、投资组合优化和法规遵从的重要工具。
Spark 2.0相比老版本变化很大，已经发布了预览版本。原始的英文版databricks的博客：https://databricks.com/blog/2016/05/11/apache-spark
1.实时分析 在我们开始之前，让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
众所周知，在用有监督学习算法对未来的金融产品收益情况进行预测时，需要从训练集中拟合一个模型，而第一步需要对训练集里每个样本打标签，即为每个 X(i) 标注一个 y(i)，其中 i = 1, 2, ..., n。
在进行探索性数据分析时 （例如，在使用pandas检查COVID-19数据时），通常会将CSV，XML或JSON等文件加载到 pandas DataFrame中。然后，您可能需要对DataFrame中的数据进行一些处理，并希望将其存储在关系数据库等更持久的位置。
在数据分析和数据科学领域，pandas是一个非常强大和流行的Python库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，其中最重要的是DataFrame类。DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一，它类似于电子表格或SQL中的表格。本文将介绍pandas.DataFrame()函数的基本用法，以帮助您入门使用pandas进行数据分析和处理。
在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
DataFrame表示的是矩阵数据表，每一列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既包含行索引，也包含列索引，可以视为多个Series集合而成，是一个非常常用的数据结构。
Spark SQL作为Spark当中的结构化数据处理模块，在数据价值挖掘的环节上，备受重用。自Spark SQL出现之后，坊间甚至时有传言，Spark SQL将取代Hive，足见业内对其的推崇。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Spark SQL数据处理模块。
前几天在Python最强王者交流群【苍龙】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。
二、从 Structured Data 到 Structured Streaming
不管是做平台的，还是做应用的，都免不了跟 SQL 打交道。一句“SQL Boy”，虽然是大家的自嘲，但也能说明大数据工程师们跟 SQL 的关系之紧密。
图像分类是数据科学中最热门的领域之一，在本文中，我们将分享一些将图像转换为特征向量的技术，可以在每个分类模型中使用。
来源 | 小白学视觉 头图 | 下载于ICphoto 图像分类是数据科学中最热门的领域之一，在本文中，我们将分享一些将图像转换为特征向量的技术，可以在每个分类模型中使用。 VATbox VATbox，作为n一个我们所暗示的，涉及增值税问题（以及更多）的发票世界的问题之一是，我想知道有多少发票是一个形象？为了简化问题，我们将问一个二元问题，图像中是否有一张发票或同一图像中有多张发票？为什么不使用文本（例如TF-IDF）？为什么只使用图像像素作为输入？因此，有时我们没有可靠的OCR，有时OCR花费了我们金钱
本文介绍了 Structured Streaming 是如何逐步从 Apache Spark 生态系统中发展起来的，以及其设计理念和实现方式。本文还介绍了 Structured Streaming 在实际应用中的优势，包括与批处理计算的关系、与 Apache Kafka 的集成、以及在高吞吐和低延迟场景下的性能表现。此外，本文还提供了若干实例，以展示 Structured Streaming 在各种应用场景中的实际效果。
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