在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
CSV（或文本文件）的导入方式与外部Excel文件的导入方式基本一致，本文章从2个例子说明规范CSV文件的导入以及非规范CSV文件导入时需要注意的问题，导入文本文件的方法与CSV的基本一致，不单独举例。
在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
作为一名数据专家，日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是，许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反，被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件，并且在开始分析之前，必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说，重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
大海：如果只要干一次，那很简单，直接在Excel里先将左括号“(”替换为逗号“,”，将右括号替换为空，然后直接按逗号拆分即可。操作如下动画所示：
大数据的 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段，需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
genfromtxt的唯一强制参数是数据的源。它可以是字符串，字符串列表或生成器。如果提供了单个字符串，则假定它是本地或远程文件或具有read方法的打开的类文件对象的名称，例如文件或StringIO.StringIO对象。如果提供了字符串列表或返回字符串的生成器，则每个字符串在文件中被视为一行。当传递远程文件的URL时，文件将自动下载到当前目录并打开。
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义：即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例，使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组，以及拆分，重塑和连接数组。
（补充：一个向量是一排有序排列的元素，以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况。c（）意思是combine（），将不同元素组合为一个向量）
在 Octave 中我们可以直接创建向量,使用 空格 或者 逗号 来分隔列;使用 分号来分隔行.
sep 分隔数据值的分隔符。默认值为sep =“ ”，表示一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。使用sep =“,”来读取被逗号","分隔的文件，使用sep =“\t”来读取制表符分隔的文件
在讲解中我们需要贯串一个例子，所以需要设计一个情景，对应还要有一个表结构和填充数据。如下：有 3 个字段，分别为 personId 标识某一个人，company 标识一家公司名称，money 标识该公司每年盈利收入（单位：万元人民币）
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
一般在做数据分析时最常接触的就是逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
对于links而言，默认情况下所有的links 都是同一种颜色，通过color属性指定。当我们想要构建出彩色的links 时，通常情况下有3种做法:
对于许多数据科学家来说，数据操作起始于Pandas或Tidyverse。从理论上看，这个概念没有错。毕竟，这是为什么这些工具首先存在的原因。然而，对于分隔符转换等简单任务来说，这些选项通常可能是过于重量级了。 有意掌握命令行应该在每个开发人员的技能链上，特别是数据科学家。学习shell中的来龙去脉无可否认地会让你更高效。除此之外，命令行还在计算方面有一次伟大的历史记录。例如，awk - 一种数据驱动的脚本语言。Awk首次出现于1977年，它是在传奇的K&R一书中的K，Brian Kernighan的帮助下出现的。在今天，大约50年之后，awk仍然与每年出现的新书保持相关联！ 因此，可以肯定的是，对命令行技术的投入不会很快贬值的。
——————————————————————————————————修正：打算更四~五篇，之后更simulink相关操作
read.table() #从文件中读取数据，sep表示文件中的分隔符，header表示第一行是否为标题行
对于一个已知分隔符的简单分割（例如，用破折号分割或用空格分割）.str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的列（系列）上运行，并返回列表（系列）。
Awk是Unix和类似Unix系统下功能强大的文本分析工具，但是因为它具有可用于执行常见解析任务的编程函数，因此也被视为一种编程语言。 您可能不会使用awk开发下一个GUI应用程序，也不会改变您的默认脚本语言，但是在特定任务下它可以成为十分强大且实用的程序。这些任务可能是多种多样的。想要知道哪些问题可以使用awk的最好方法就是学习awk。之后您会惊讶地发现使用awk后将会令工作事半功倍。
read.table(file"mingzi",sep="\t",header=T)
R语言有六大基本数据结构，向量（Vector）、矩阵（Matrix）、数组（Array）、因子（Factor）、数据框（Data.Frame）、列表（List）。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
x<- seq(1,10,by = 0.5)#1-10之间每隔0.5取一个数（注意是逗号不是分号）
3.当您用空格（或逗号）分隔数值时（如前面的任务中所示），MATLAB 会将这些数值组合为一个行向量，行向量是一个包含一行多列的数组 (1×n)。当您用分号分隔数值时，MATLAB 会创建一个列向量 (n×1)。
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
x<- seq(1,10,by = 0.5) #1-10之间每隔0.5取一个数（注意是逗号不是分号）
新手的小本本： （1）R的赋值符号不是等号，而是<- （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。 （4）显示工作路径 getw
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
请在作业中回答一个问题：save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found，是为什么，应该怎么解决？
Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，机器学习三剑客之一。Numpy库中最核心的部分是ndarray 对象，它封装了同构数据类型的n维数组。部分功能如下：
今天发烧了一个上午，躺尸了整整一个上午，然后老板夺命连环call直接给我整pofang了，害，不说了，开始今天滴学习~
（补充：一个向量是一排有序排列的元素，以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况）
经常出入DC竞赛、kaggle、天池等大数据比赛的同学应该很了解xgboost这座大山。
CSV 通常用于在电子表格软件和纯文本之间交互数据；CSV 文件内容仅仅是一些用逗号分隔的原始字符串值。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《hive学习笔记》系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》系列的第十一篇，截至目前，一进一出的UDF、多进一出的UDAF咱们都学习过了，最后还有一进多出的UDTF留在本篇了，这也是本篇的主要内容； 一
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
我们进行ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中,经常会遇到从不同数据源获取的不同格式的数据，其中某些字段就是json格式，里面拼接了很多字段key和指标值value，今天讲一下如何解析出来相关数据。
FORWORD_ONLY 结果集的游标只能向下滚动。 SCROLL_INSENSITIVE 结果集的游标可以上下移动，当数据库变化时，当前结果集不变。 SCROLL_SENSITIVE 返回可滚动的结果集，当数据库变化时，当前结果集同步改变。
因为自己之前学习过一部分B站生信技能树的R语言入门视频，但实际使用时经常会遇到一些问题，这次参加了生信技能树的系统培训班想查漏补缺。这里是整理的第一周学习笔记，主要是针对以前存在的一些问题有了更清晰的认识。
sep='\s+': 指代\f\n\t\r\v这些，分别为换页符，换行符，制表符，回车符，垂直制表符。
read.csv，用于读取“comma separated value”文件。它以 DataFrame 的形式导入数据。相关参数：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
