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浅谈pandas,pyspark 大数据ETL实践经验

脏数据清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时,字段分隔符为英文逗号,字段用英文双引号引起来,我们通常使用大数据工具这些数据加载成表格形式,pandas ,spark中都叫做...x utf-8 * 在Linux中专门提供了一种工具convmv进行文件名编码转换,可以文件名GBK转换成UTF-8编码,或者UTF-8换到GBK。...2.3 pyspark dataframe 新增一列赋值 http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html?...DataFrame使用isnull方法在输出空值时候全为NaN 例如对于样本数据年龄字段,替换缺失值,并进行离群值清洗 pdf["AGE"] = pd.to_numeric(pdf["AGE"],...结果集合,使用toPandas() 转换为pandas dataframe 之后只要通过引入matplotlib, 就能完成一个简单可视化demo 了。

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API安全最佳实践:防止数据泄露与业务逻辑漏洞

数据泄露与业务逻辑漏洞是API安全两大关键挑战。本文深入探讨API安全最佳实践,旨在帮助开发者构建坚固防线,防止敏感数据泄露与业务逻辑被恶意利用。...使用HTTPS协议确保API通信链路端到端加密,防止中间人攻击。对于存储在数据库敏感数据,采用强加密算法(如AES-256)进行静态加密,妥善管理密钥。...例如,使用Pythonpandas库对数据集进行脱敏处理:import pandas as pddef anonymize_data(df, sensitive_columns): for column...中指定列为敏感信息列进行脱敏处理,将其内容替换为相同长度星号。...Flask应用验证PUT请求JSON数据,确保只接受预定义字段,并过滤掉可能引发XSS攻击HTML标签。

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python大数据分析实例-用Python整合大数据分析实例

pandas:数据整理 numpy:pandas前提,科学计算 MySQLdb:mysql数据库链接 statsmodels:统计建模 pylab:图形处理 flask:web框架 2、Flask安装...Series,DataFrame import MySQLdb import pandas.io.sql as sql import statsmodels.api as sm import time...rs = pd.merge(sale,df,left_index=True,right_index=True,how=’outer’) #删除临时列T,并把rs转换为html,方便后面输出到模版 del...,pre_end) #对预测结果进行指数变换,因为之前做了对数变换 fcst = np.exp(fcst_lg) #转换fcst为pandasDataFrame格式 fcst = DataFrame...= pd.merge(sale,fcst,left_index = True,right_index = True,how=’outer’) #rs_out转换为记录格式,再转换为html格式,以方便输出到模版显示

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《利用Python进行数据分析·第2版》第6章 数据加载、存储与文件格式6.1 读写文本格式数据6.2 二进制数据格式6.3 Web APIs交互6.4 数据库交互6.5 总结

表6-1 pandas解析函数 我大致介绍一下这些函数在文本数据转换为DataFrame时所用到一些技术。...pandas有一个内置功能,read_html,它可以使用lxml和Beautiful Soup自动HTML文件表格解析为DataFrame对象。...为了进行展示,我美国联邦存款保险公司下载了一个HTML文件(pandas文档使用过),它记录了银行倒闭情况。...数据SQL加载到DataFrame过程很简单,此外pandas还有一些能够简化该过程函数。...SQLAlchemy项目是一个流行Python SQL工具,它抽象出了SQL数据库许多常见差异。pandas有一个read_sql函数,可以让你轻松SQLAlchemy连接读取数据。

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ChatGPT如何彻底改变数据科学、技术和Python

DataFrame只包含两个DataFrames'key'列值匹配行 数据科学 什么是数据科学 数据科学是一个跨学科领域,涉及使用统计和计算方法,以及机器学习和人工智能,数据中提取洞察力和知识...我们还将使用一个预训练词嵌入,比如GloVe嵌入,来帮助模型更好地理解输入提示单词含义。 数据进行预处理。这包括文本数据转换为机器学习模型可以理解格式。...我们将对文本数据进行分词处理,将其分割为单个单词,然后使用预训练词嵌入每个单词转换为数值表示。我们还将对单词序列进行填充,以确保它们具有相同长度。 构建RNN模型本身。...我们提示用户输入一个角色、一个背景和一个情节,然后使用模型根据这些输入生成故事。 Python项目理念:中级难度随机维基百科文章 在维基百科搜索随机文章检索它。用户被询问是否想阅读文章。...使用format()函数和ord()函数字符串"Hello, world!"转换成二进制格式。ord()函数返回一个字符ASCII值。 使用Pillow打开载体文件并将其换为NumPy数组。

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使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

常常与select和withColumn等函数一起使用。其中调用Python函数需要使用pandas.Series作为输入返回一个具有相同长度pandas.Series。...输入数据包含每个组所有行和列。 结果合并到一个新DataFrame。...快速使用Pandas_UDF 需要注意是schema变量里字段名称为pandas_dfs() 返回spark dataframe字段字段对应格式为符合spark格式。...toPandas分布式spark数据集转换为pandas数据集,对pandas数据集进行本地化,并且所有数据都驻留在驱动程序内存,因此此方法仅在预期生成pandas DataFrame较小情况下使用...换句话说,@pandas_udf使用panda API来处理分布式数据集,而toPandas()分布式数据集转换为本地数据,然后使用pandas进行处理。 5.

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【Python】教你彻底了解Python数据科学与机器学习

在这篇文章,我们深入探讨Python在数据科学与机器学习应用,涵盖数据科学基本概念、常用数据科学库、数据预处理与特征工程、模型构建与评估、超参数调优、模型部署与应用,以及一些实际应用示例。...数据规范化 数据规范化是指数据转换为统一格式,以便进行进一步分析和处理。...1.1 使用网格搜索进行超参数调优 以下示例展示了如何使用网格搜索进行超参数调优: from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 创建数据 X...2.1 使用随机搜索进行超参数调优 以下示例展示了如何使用随机搜索进行超参数调优: from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV # 创建数据...我们讨论如何训练好模型部署到生产环境,通过API进行调用。 1. 使用Flask部署模型 Flask是一个轻量级Web框架,非常适合用于部署机器学习模型。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十·二)

保持连接打开副作用可能包括锁定数据库或其他破坏性行为。 写入数据框 假设以下数据存储在一个DataFrame data,我们可以使用to_sql()将其插入到数据库。...### Stata 格式读取 顶层函数 read_stata 读取一个 dta 文件,返回一个 DataFrame 或一个 pandas.api.typing.StataReader,可用于逐步读取文件...读取一个 SPSS 文件: df = pd.read_spss("spss_data.sav") SPSS 文件中提取usecols包含子集,避免分类列转换为pd.Categorical...如果列头行字段数等于数据文件主体字段数,则使用默认索引。如果大于,则使用前几列作为索引,以使数据主体字段数等于列头中字段数。 表头后第一行用于确定列数,这些列进入索引。...版本 1.2.0 更改:以前版本‘gzip’字典条目转发到gzip.open。 thousandsstr,默认为None 千位分隔符。 decimalstr,默认为'.' 用作小数点字符。

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使用Python Flask发布机器学习API

使用样本有效负载构建Pandas数据帧,然后执行模型预测: # Test model with data frame input_variables = pd.DataFrame([[1, 106,...请求检索有效载荷数据,构造Pandas数据帧执行模型predict_proba函数: app = Flask(__name__) CORS(app) @app.route("/katana-ml...在Docker容器运行Flask,这就是为什么使用0.0.0.0作为它运行主机。端口5000被映射为外部端口,这允许来自外部呼叫。...虽然它可以直接在Jupyter笔记本启动Flask界面,但建议将其换为Python脚本并从命令行作为服务运行。...PM2启动命令: pm2 start diabetes_redsamurai_endpoint_db.py pm2 monit有助于显示有关正在运行进程信息: ML模型分类Postman到Flask

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【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗小贴士

(https://data.world/dataquest/mlb-game-logs) 我们导入数据,输出前5行开始: 我们一些重要字段列在下面: date - 比赛日期 v_name -...下图所示为pandas如何存储我们数据表前十二列: 可以注意到,这些数据块没有保持对列名引用,这是由于为了存储dataframe真实数据,这些数据块都经过了优化。...这对我们原始dataframe影响有限,这是由于它只包含很少整型列。 同理,我们再对浮点型列进行相应处理: 我们可以看到所有的浮点型列都从float64换为float32,内存用量减少50%。...将其换为datetime意义在于它可以便于我们进行时间序列分析。 转换使用pandas.to_datetime()函数,使用format参数告之日期数据存储为YYYY-MM-DD格式。...总结 我们学习了pandas如何存储不同数据类型,利用学到知识将我们pandas dataframe内存用量降低了近90%,仅仅只用了一点简单技巧: 数值型列降级到更高效类型 字符串列转换为类别类型

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干货 | 利用Python操作mysql数据库

先看一下最常见操作: 数据库select需要字段(对数据简单聚合处理) 查找数据导出为本地文件(csv、txt、xlsx等) 通过pandasread_excel(csv、txt)本地文件转化成...python变量,对数据进行相应处理和分析 处理好数据通过pandasto_excel(csv、txt)导出为本地文件 但是大家不觉得第二步很多余吗?...(sql,engine) df 利用pymysql建立连接查询也是可以 至此一次简单地利用pandasread_sql方法数据库获取数据就完成了 2 PyMySQL PyMySQL 是在 Python3...2.5 获取返回查询结果 使用fetchall()方法可以通过定义好游标来获取查询出完整数据集,赋值给变量名cds 打印一下cds这个变量,可以看到数据已经获取到了,现在要将其变成我们常用DataFrame...(size):返回下size个数据 2.6 获取到数据转换成DataFrame格式 tuple格式cds变量转换为list,再通过pandasDataFrame()方法,cds转化为DataFrame

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使用Python进行ETL数据处理

在本次实战案例,我们使用Pythonpandas库来读取CSV文件,并将其换为DataFrame对象,如下所示: import pandas as pd df = pd.read_csv('sales.csv...() 通过上述代码,我们成功DataFrame对象销售数据转换为MySQL数据库表,并将其插入到sales_data表。...其中,我们使用pandas提供to_sql()方法,DataFrame对象转换为MySQL数据库表。 四、数据加载 数据加载是ETL过程最后一步,它将转换后数据加载到目标系统。...上述代码,我们使用pymysql库连接MySQL数据库,然后DataFrame对象数据使用to_sql()方法插入到MySQL数据库sales_data表。...我们使用pandasCSV文件读取为DataFrame对象,对其中销售数据进行了一些处理和转换,然后使用pymysql库转换后数据插入到MySQL数据库

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(一)

如何读取和写入表格数据? 如何选择 DataFrame 子集? 如何pandas 创建图表?...使用 Python 字典列表时,字典键将用作列标题,每个列表值将用作DataFrame列。...当使用 Python 字典列表时,字典键将被用作列标题,每个列表值将作为 DataFrame 列。...记住,DataFrame 是二维,具有行和列两个维度。 转到用户指南 有关索引基本信息,请参阅用户指南中关于索引和选择数据部分。 如何DataFrame过滤特���行?...请记住,DataFrame是二维,具有行和列两个维度。 转到用户指南 有关索引基本信息,请参阅用户指南中关于索引和选择数据部分。 如何DataFrame筛选特定行?

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