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数据整合数据清洗

每次爬虫获取的数据都是需要处理下的。 所以这一次简单讲一下Pandas的用法,以便以后能更好的使用。 数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。 数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误和异常。 本期利用之前获取的网易云音乐用户数据,来操作一番。 / 01 / 数据整合 首先读取数据。 使用数据框的方法drop。 04 纵向连接 数据的纵向合并指的是将两张或多张表纵向拼接起来,使得原先两张或多张表的数据整合到一张表上。 / 02 / 数据清洗 01 重复值处理 Pandas提供了查看和删除重复数据的方法,具体如下。

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ClickHouse整合Kafka(写数据)

ClickHouse读取Kafka数据详见ClickHouse整合Kafka(读数据) Kafka相关操作 --- 在Kafka中创建kafka_writersTopic用于接收ClickHouse写入的数据 ClickHouse相关操作 --- 创建kafka_writers_reader表,用于标记读取kafka数据此处也不可以操作 CREATE TABLE kafka_writers_reader \ ,具体的数据格式根据数据而定。 创建kafka_writers_view物化视图用于将ID大于5的数据输入到kafka_writersTopic中 CREATE MATERIALIZED VIEW kafka_writers_view Data","Test3","2020-12-23 14:54:39" END 如果我们没有创建kafka_writers_reader主题的话,我们可以忽略此步骤使用下一步方式 插入ClickHouse数据到表中

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    ClickHouse整合Kafka(读数据)

    本篇文章我们主要讲解ClickHouse读取Kafka数据的实例。 重读Kafka数据 --- 默认从Kafka Topic的开始位置开始,并在到达消息时对其进行读取。 首先,让我们使用TRUNCATE命令重载数据。 TRUNCATE TABLE kafka_readings; 在重置分区上的偏移之前,我们需要关闭消息使用。 添加数据列 --- 显示原始Kafka信息作为行通常很有用,Kafka表引擎也定义了虚拟列,以下更改数据表以显示Topic分区和偏移量的方法。 分离Kafka表来禁用消息使用。 不影响数据的生产 DETACH TABLE kafka_readings_queue; 依次执行以下SQL命令来更改目标表和实例化视图 注意:我们只是重新创建实例化视图,而我们更改了目标表,该表保留了现有数据 注意:kafka源数据中需要包含新的字段列,否则数据就是null 消息格式更改时升级架构的方法不变。同样,物化视图提供了一种非常通用的方式来使Kafka消息适应目标表数据

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    数据清洗 Chapter04 | 数据整合

    这篇文章讲述的是数据整合。希望这篇数据清洗的文章对您有所帮助! 如果您有想学习的知识或建议,可以给作者留言~ 一、数据库风格的DataFrame合并 使用Pandas库中的merge()函数合并数据集 1、建立两个数据集df1和df2 import pandas 二、索引上的合并 根据索引合并数据集 1、建立两个数据集left1和right1 import pandas as pd left1 = pd.DataFrame({'key':['a','b' 2、设置right_index和left_index为True 根据left1数据集的key列和right1数据集的索引进行合并 pd.merge(left1,right1,left_on='key 合并数据集的索引为0,1,0,1 3、忽略行索引,对数据集进行连接 设置ignore_index = True pd.concat([df1,df2],ignore_index=True) ?

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    单细胞多数据整合

    单细胞转录组学已改变了我们认识细胞状态的能力,但对生物学的深入了解,整合多组学数据集以更好地理解细胞身份和功能。 该文章开发了一个 一起“锚定”各种数据集的策略,使我们能够整合单细胞数据,不仅跨scRNA-seq技术,而且还包含其他技术。如,scRNA-seq数据锚scATAC-seq一起探索等。 ? 有两个数据集,一个为reference ,一个为query,每个数据集均来自单独的单细胞实验。这两个数据集共享来自相似生物学状态的细胞,但查询数据集包含唯一的种群(黑色)。 对于每个锚对,根据每个数据集邻域结构中锚的一致性分配一个分数。利用锚点及其分数来计算每个查询单元格的“correction”向量,并转换其表达方式,以便可以将其作为整合参考的一部分进行分析。 ? 几种整合方式效果的比较。可以看到Seurat V3中整合较好的去除测序平台的偏差。 文献原文:https://sci-hub.tw/10.1016/j.cell.2019.05.031

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    数据科学】数据科学的整合与细分

    自从大数据这个词出来以后,数据已经成为一个非常明确的科学领域。在这当中很少有人详细地探讨数据科学的结构和它面临的问题,包括我们行业面临的问题。 数据科学有三个非常重要的层次:数据的获取、数据的描述和数据的分析,这三件事是不同的,不要把它混淆了。 1.数据的获取 ? 以前数据的稀缺导致行业内出现非常大的非良性循环。 ? ? 而在这个时候,机器化数据出来的东西做点频率表,做点交互表很简单。如果数据描述能够替代数据分析,这个世界一定会毁掉,因为数据想骗人太容易了。 ? 数据不再稀缺,你在机器化数据面前,你填数的过程当中,数据的真假还在存疑,这时候你不败谁败,必然败。 3.数据的分析 以上七个危险趋势将直接导致数据分析中的危险,什么是数据分析?我先从最简单的案例说起。 案例一:简单表格的危险 ? ? 这个数据的结果,意味着什么?老年人比年轻人更喜欢这个东西。

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    springboot整合数据

    整合数据源一般才用分包管理的办法,比 如test1包使用数据源1,test2包使用数据源 2。具体做法如下: 首先来看项目的目录结构: ? 图片发自简书App 数据源1是连接的springboot1数据库,数据 源2是连接springboot2数据库。 以 spring.datasource.springboot1. 来区分数据源1和数据源2。 但是这属于自定 义的标签,springboot不会自动加载这两个 数据源,因此要创建两个配置类去加载这两 个数据源:                       加载数据源1: ? 指定加载 哪个数据源,所以就能实现test01包下的就 使用springboot1这个数据库,test02包下的 就使用springtboot2数据库。至此就完成了 多数据源的整合

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    SpringBoot整合整合jsp、整合freemarker、整合Thymeleaf

    1、SpringBoot整合整合jsp、整合freemarker、整合Thymeleaf。 3、SpringBoot整合Freemarker。新增freemarker依赖启动器的坐标,注意freemarker也被封装成了一个启动器的。 1 <! 1 <html> 2 <head><title>展示用户数据~Freemarker语法</title> 3 <meta charset="utf-9"></meta> 4 </head> 4、SpringBoot 整合Thymeleaf(重点掌握)。新增thymeleaf依赖启动器的坐标,注意thymeleaf也被封装成了一个启动器的。 1 <! 4.5、Thymeleaf 语法详解,域对象操作,获取作用域对象中的数据

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    Hive整合HBase实现数据同步

    Hive整合HBase hive和hbase整合: 前提 步骤 创建内部表 1.在hive(node4)中建表 2.在hbase端查看是否同步了表xyz ,如果同步则测试在hbase中插入数据是否会同步到 hive 6.测试hive数据同步到hbase(hive中插入数据,hbase查看是否同步) 在项目中的使用 hive和hbase整合: 在整合后, hive相当于hbase的客户端 在整合后, 实现二者数据的同步插入 官网介绍 在整合时需要注意 Hive 0.90整合Hbase至少要求Hbase版本为0.92 ,更早版本的Hive要工作在 Hbase 0.89/0.90 Hive 1 .x 整合Hbase要求版本在 0.98版本以下 ,Hive的2.x版本要求HBase在1.x以上版本 ? hive中数据显示 ? 6.测试hive数据同步到hbase(hive中插入数据,hbase查看是否同步) ? ?

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    Springboot整合Druid数据

    整合Druid数据源 Druid是什么? Druid是Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。 使用 导入maven依赖 <! driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver #8以上的用cj的包 type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource #type指定 数据源的类型 #Spring Boot 默认是不注入这些属性值的,需要自己绑定 #druid 数据源专有配置 initialSize: 5 minIdle: 5 maxActive 会自动为我们生成这个对象 @Autowired DataSource dataSource; @Test void contextLoads() { //查看默认的数据源 System.out.println(dataSource.getClass()); //获得数据库连接 Connection connection =

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    Springboot 整合 MariaDB数据

    useJDBCCompliantTimezoneShift=true&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=UTC&useSSL=false&characterEncoding=utf8 # 常规的数据库连接信息

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    数据库|Spring整合JDBC

    这些Apis可以使Java应用程序执行sql语句,能够与任何符合sql规范的数据库进行交互。 Spring整合JDBC 一 导入需要的包 这里需要的包有如下: <! </artifactId> <version>5.1.38</version> </dependency> 二 选择数据源 在beans.xml中创建dataSource数据源 -- 连接数据库的密码 --> <property name="password" value="{jdbc.password}"/> </bean> 创建数据源配置信息,创建一个 总结 Spring的JDBC模块负责数据库资源管理和错误处理,大大简化了开发人员对数据库的操作,使得开发人员可以从繁琐的数据库操作中解脱出来。 END

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    数据湖(十):Hive与Iceberg整合

    ​Hive与Iceberg整合Iceberg就是一种表格式,支持使用Hive对Iceberg进行读写操作,但是对Hive的版本有要求,如下:操作Hive 2.xHive 3.1.2CREATE EXTERNAL ,就是元数据),Hive与Iceberg整合时,Iceberg支持多种不同的Catalog类型,例如:Hive、Hadoop、第三方厂商的AWS Glue和自定义Catalog。 也可以在建表时指定location 写上路径,将数据存储在自定义对应路径上。 ,并且需要有元数据目录才可以。 不能将其他数据映射到Hive iceberg格式表。

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    Spark和Spring整合处理离线数据

    如果想像使用Java语言一样,使用Scala来利用Spring框架特性、并结合Spark来处理离线数据,应该怎么做呢? > classOf[WordCount]) def main(args: Array[String]): Unit = { //传入一些参数,比如要运行的离线处理程序类名、处理哪些时间的数据 ("yyyy-MM-dd") task.runTask(etime) log.info(s"JOB --> $className 已成功处理: $etime 的数据 ") case 1 => // 处理前一天离线数据 val etime = DateTime.now().minusDays(1).toString ("yyyy-MM-dd") task.runTask(etime) log.info(s"JOB --> $className 已成功处理: $etime 的数据

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    SpringBoot整合MongoDB多数据

    uri: mongodb://localhost:27017/db1 secondary: uri: mongodb://localhost:27017/db2 主数据库配置 return new SimpleMongoDbFactory(new MongoClientURI(primaryMongoProperties().getUri())); } } 副数据库配置

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    1.数据的下载与整合

    ❝「最近有观众老爷在做GBD数据库挖掘问小编一些数据处理的问题」,正好去年也写过相关的代码,既然观众老爷们有需求那么就写一些文档来介绍一下,「数据代码已经上传VIP群,请自行下载」 ❞ 正文 「数据库主页 (https://www.healthdata.org/)」 ❝该数据库具体内容各位可以自行了解,下面让我们直接来到数据下载的页面进行数据下载,「近期可能由于改版缘故下载数据需要进行账号注册」,小编去年是不需要登录账号就能下载数据数据下载 「https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/」 数据选择 ❝可以看到左侧有很多选项,一般小编做如下选择 「GBD Estimate (Cause ❝执行完选择后点「Download」网站就会开始为我们准备数据,准备完成后克看到如下画面 ❞ 批量下载数据 ❝如果数据量较大,系统会自动帮我们切割成很多个文件,大概几十个之多;当然你也可以点击 「Download ,file="liver_cancer.csv",quote="none") ❝经过上面的步骤,我们就顺利的下载好了后续需要进行数据挖掘的文件,后面就是一系列的数据统计分析内容了,本节只是简单介绍一下数据下载仅此而已

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    数据湖(四):Hudi与Spark整合

    Hudi与Spark整合一、向Hudi插入数据默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。 Hudi与Spark整合时有很多参数配置,可以参照https://hudi.apache.org/docs/configurations.html配置项来查询,此外,整合时有几个需要注意的点,如下:Hudi 1、向原有Hudi表“person_infos”中插入两次数据目前hudi表中的数据如下:图片先执行两次新的数据插入,两次插入数据之间的间隔时间至少为1分钟,两次插入数据代码如下://以下代码分两次向 ,commit,路径对应数据目录如下:图片第一次运行更新数据,commit,路径对应数据目录如下:图片第二次运行更新数据,commit,路径对应的数据目录如下: 图片第三次运行更新数据,commit,路径对应的数据目录如下 : 图片第四次运行更新数据,commit,路径对应的数据目录如下: 图片第五次运行更新数据,commit,路径对应的目录数据如下: 图片

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    建设数据采集分析平台,整合业务数据、消灭数据孤岛

    2372.png 一、市面上企业的数据现状分析: 1、数据源分散、不一致 NC: 预算、财务、供应链生产 项目:项目管理 OA: 企业管理 HR: 人事管理 2、数据质量难把控 手工录入数据 缺乏统一标准 : 数商云数据平台以云计算系统为架构,实现数据的实时抓取、整合和结构化数据、挖掘、分析及可视化结果。 一站式采集、汇总、分析和管理平台,基于数据采集工具可快速实现从数据采集、数据整合、构建数据中心到数据可视化展现的全过程,可以帮助企业有序的管理,持续挖掘企业的数据价值。 ●补录数据直接入库,无缝参与最终决策分析报表的输出 ●补录数据独立存储,不影响业务系统运营 移动应用 ●可与微信、企业APP集成,实现跨空间、跨地域的移动应用 大数据可视 ●数据填报实时入库,整合业务系统数据 5、可视化 多维度的数据分析,酷炫的可视化效果 6、扩展支持 开放式的平台接口可以轻松实现与其他厂商的门户、OA等系统的整合应用

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