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Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

在这篇博文中, 我们将介绍一些重要的功能, 其中包括： 随机数据生成功能 摘要和描述性统计功能 样本协方差和相关性功能 交叉表(又名列联表) 频繁项目(注: 即多次出现的项目) 数学函数 我们在例子中使用...可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息....5.出现次数多的项目 找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目....利用MLlib中现有的统计软件包, 可以支持管道(pipeline), 斯皮尔曼(Spearman)相关性, 排名以及协方差和相关性的聚合函数中的特征选择功能....在博客文章的最后, 我们还要感谢Davies Liu, Adrian Wang和Spark社区的其他成员实现这些功能.

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机器学习知识点：表格数据特征工程范式

残差（Residuals）：表示除了趋势和季节性之外的随机波动或未解释的部分。 滚动计算（Rolling） 滚动计算是指基于固定窗口大小的滚动基础上计算的特征。 遍历每个指定的窗口大小。...对每个窗口大小，计算滚动窗口内数据的统计函数，如平均值、标准差等。 对计算结果重命名列名，以表示窗口大小。 将原始数据框和滚动计算的结果连接起来，返回包含所有特征的新数据框。...量纲相同的特征之间可以加、减和除； 量纲不同的特征自检可以乘和除。 分组聚合 分组聚合是指根据某些特征将数据分组，然后在每个组内对数据进行聚合操作，以生成新的特征。...它通过分析两个数据集之间的相关性，找到它们之间最大化的相关性模式。 CCA 的目标是找到一组线性变换，使得在新的特征空间中，两个数据集之间的相关性达到最大。...方差指数：衡量时间序列数据中的方差指数。 对称性检查：检查时间序列数据的对称性。 是否存在重复的最大值：检查时间序列数据中是否存在重复的最大值。 局部自相关：计算时间序列数据的局部自相关性。

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Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数

，如range、rand和randn。...概要与描述性统计（Summary and Descriptive Statistics）包含了计数、平均值、标准差、最大值、最小值运算。...交叉列表(Cross Tabulation)为一组变量提供了频率分布表，在统计学中被经常用到。例如在对租车行业的数据进行分析时，需要分析每个客户（name）租用不同品牌车辆(brand)的次数。...以上新特性都会在Spark 1.4版本中得到支持，并且支持Python、Scala和Java。...在未来发布的版本中，DataBricks还将继续增强统计功能，并使得DataFrame可以更好地与Spark机器学习库MLlib集成，例如Spearman Correlation（斯皮尔曼相关）、针对协方差运算与相关性运算的聚合函数等

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使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...“split-apply-combine”包括三个步骤： 使用DataFrame.groupBy将数据分成多个组。 对每个分组应用一个函数。函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。...输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...级数到标量值，其中每个pandas.Series表示组或窗口中的一列。 需要注意的是，这种类型的UDF不支持部分聚合，组或窗口的所有数据都将加载到内存中。

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NLP和客户漏斗：使用PySpark对事件进行加权

TF-IDF是一种用于评估文档或一组文档中单词或短语重要性的统计度量。通过使用PySpark计算TF-IDF并将其应用于客户漏斗数据，我们可以了解客户行为并提高机器学习模型在预测购买方面的性能。...然后可以使用这些权重来优先考虑和定位市场营销工作，或者识别客户行为中的模式和趋势。 什么是TF-IDF？ TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种统计度量，告诉我们一个词在一组文档中的重要性。...---- 使用自然语言处理（NLP）和PySpark，我们可以分析客户漏斗中的一系列有意义的事件，并相对于整体语料库给予独特事件更高的权重。...使用PySpark计算TF-IDF 为了计算一组事件的TF-IDF，我们可以使用PySpark将事件按类型分组，并计算每个类型的出现次数。...通过使用TF-IDF对客户漏斗中的事件进行加权，企业可以更好地了解客户，识别客户行为中的模式和趋势，并提高机器学习模型的准确性。使用PySpark，企业可以轻松地为其客户漏斗数据实现TF-IDF加权。

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多元时间序列特征工程的指南

使用Python根据汇总统计信息添加新特性，本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。...计算变量对的滚动统计，以总结它们的相互作用。例如，两个变量之间的滚动协方差。 单变量特征提取 我们可以总结每个变量最近的过去值。例如，计算滚动平均来总结最近的情况。...可以使用二元统计总结了这些对的联合动态。 有两种方法可以做到这一点: 滚动二元统计。计算以变量对作为输入的统计信息。例如，滚动协方差或滚动相关性滚动二元统计的例子包括协方差、相关性或相对熵。...特征提取过程应用于时间序列的多个子序列，在每个时间步骤中，都要用一组统计数据总结过去24小时的数据。 我们也可以用这些统计来一次性描述整个时间序列。...如果我们目标是将一组时间序列聚类，那么这可能是很有用。用特征提取总结每个时间序列。然后对得到的特征应用聚类算法。

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用相关性分析做培训的课后评估

我们在上一个章节讲到了相关性数据分析的一些概念和设计的流程，今天我们来讲下相关性分析在人力资源数据领域的里的应用，相关性的分析可以帮助我们去判断各个维度的数据和综合的数据之前，哪些因素会影响到我们综合的数据评估...这个是我们平时看到的培训课后评估的对讲师的评分，我们从几个维度对讲师做评估，最后我们再让学员对讲师的综合能力做了一个综合的评级，根据原始的表格我们算出了讲师各个维度的平均值。...在这个相关性的分析结果里，我们重点关注综合评价的相关系数，我们在上节讲到相关系数越接近1，这个相关性就越强，所以我们看综合评价和讲师的各个分析维度的相关系数，哪个最接近1，最后我们分析出 “课程的气氛调动...”，“授课的责任和热情”和综合评分的关系是最大的，这个是我们通过相关系数分析出来的。...然后我们再对两组数据做平均值，取平均值的目的是为了来做一个标准，生成数据分析的象限，然后来判断两组数据在平均值的哪个象限里，最后我们根据两组平均值来做一个象限，再把各个维度的数据通过散点图分布到象限里，

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python与Spark结合，PySpark的机器学习环境搭建和模型开发

Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍。.../p/ede10338a932 pyspark官方文档http://spark.apache.org/docs/2.1.2/api/python/index.html 基于PySpark的模型开发 会员流失预测模型...推测可能的影响因素：头脑风暴，特征初筛，从业务角度出发，尽可能多的筛选出可能的影响因素作为原始特征集 数据整合与特征工程 1）把来自不同表的数据整合到一张宽表中，一般是通过SQL处理 2）数据预处理和特征工程...使用卡方检验对特征与因变量进行独立性检验，如果独立性高就表示两者没太大关系，特征可以舍弃；如果独立性小，两者相关性高，则说明该特征会对应变量产生比较大的影响，应当选择。...3）CV或者TVS将数据划分为训练数据和测试数据，对于每个（训练，测试）对，遍历一组参数。用每一组参数来拟合，得到训练后的模型，再用AUC和ACC评估模型表现，选择性能表现最优模型对应参数表。 ?

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有比Pandas 更好的替代吗?对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

我们将看一下Dask，Vaex，PySpark，Modin（全部使用python）和Julia。...这仅证实了最初的假设，即Dask主要在您的数据集太大而无法加载到内存中是有用的。 PySpark 它是用于Spark（分析型大数据引擎）的python API。...Spark已经在Hadoop平台之上发展，并且可能是最受欢迎的云计算工具。它是用Scala编写的，但是pySpark API中的许多方法都可以让您进行计算，而不会损失python开发速度。...让我们来比较一下pandas和julia中数据加载、合并、聚合和排序的效果。 ? Julia性能 要衡量Julia的速度并不是那么简单。...这就是为什么任何代码的第一次运行都比后续运行花费更长的时间的原因。 在下面的图表中，您可以看到第一次运行的时间明显长于其余六次测量的平均值。

4.5K10

【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

"Tom", 18) 和 ("Tom", 17) 元组分为一组 , 在这一组中 , 将 18 和 17 两个数据进行聚合 , 如 : 相加操作 , 最终聚合结果是 35 ; ("Jerry", 12)...和 ("Jerry", 13) 分为一组 ; 如果 键 Key 有 A, B, C 三个 值 Value 要进行聚合 , 首先将 A 和 B 进行聚合 得到 X , 然后将 X 与 C 进行聚合得到新的值...方法工作流程 RDD#reduceByKey 方法 工作流程 : reduceByKey(func) ; 首先 , 对 RDD 对象中的数据 分区 , 每个分区中的相同 键 key 对应的 值 value..., 统计文件中单词的个数 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的 键...RDD 对象 , 该 RDD 对象中 , 列表中的元素是 字符串 类型 , 每个字符串的内容是 整行的数据 ; # 将 文件 转为 RDD 对象 rdd = sparkContext.textFile

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用Python快速分析和预测股票价格

接下来的分析过程，我们将使用收盘价格，即股票在一天交易结束时的最终价格。 3 探索股票的移动平均值和收益率 在这个分析中，我们使用两个关键的测量指标来分析股票：移动平均值和回报率。...3.1 移动平均值：确定趋势 滚动平均 / 移动平均（MA）通过不断更新平均价格来平滑价格数据，有助于降低价格表中的“噪音”。...最后 10 个移动平均值 这将计算股票收盘价最后 100 个滑窗（100天）的移动平均值，并取每个滑窗的移动平均值。正如你所看到的，移动平均线在滑窗上稳步上升，并不遵循股票价格曲线的锯齿线。...苹果、通用电气、谷歌、IBM 和微软的股价 你将会从雅虎财经的股票价格中得到一张相当整洁平滑的收盘价表。 4.1 相关性分析:竞争对手会互相影响吗？...4.2 股票回报率和风险 除了相关性，我们还分析了每支股票的风险和回报。本例中我们提取的是回报的平均值（回报率）和回报的标准差（风险）。

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Pandas 学习手册中文第二版：11~15

本章将研究 Pandas 执行数据聚合的功能。 这包括强大的拆分应用组合模式，用于分组，执行组级别的转换和分析，以及报告聚合 Pandas 对象中每个组的结果。...计算每组中值的平均值。 然后，将来自该组的结果值组合到一个 Pandas 对象中，该对象将通过代表每个组的标签进行索引。...拆分数据后，可以对每个组执行以下一种或多种操作类别： 聚合：计算聚合统计信息，例如组均值或每个组中项目的计数 转换：执行特定于组或项目的计算 过滤：根据组级计算删除整个数据组 最后一个阶段，合并，由 Pandas...用分组的平均值填充缺失值 使用分组数据进行统计分析的常见转换是用组中非NaN值的平均值替换每个组中的缺失数据。...基于收盘价的每日百分比变化的股票相关性 相关性是两个变量之间关联强度的度量。 相关系数为 1.0 意味着，一组数据中的每个值更改在另一组数据中都有相应的值更改。 0.0 相关性意味着数据集没有关系。

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Facebook批量优化360照片

现在我们将它（alexnet）运用到解决一个回归问题的场景上来，因此我们的最后一层有4096个输入和2个连续值作为输出——倾斜和滚动值。 我们使用标有倾斜和滚动值的旋转图像来训练DNN。...为了测试训练结果，我们通过已知的一组倾斜和滚动值，人为地旋转数据集中的每张照片，然后我们将每个旋转样本输入至训练好的DNN模型中并记录结果值。...最后，使用Quaternion Averaging 技术计算这些差异的平均值。...四元数在计算三维旋转的差异和平均值时很有用，但我们需要为每张照片添加新的倾斜和滚动值，这是因为数据集照片并不是竖直拍摄的，而这种平均差异是每个训练图像真实取向的良好估计。...因此，我们在四元数和偏离、倾斜和滚动之间使用简单的转换技术，通过平均值进行到更新的标签。 一旦数据集被重新标记，我们就会进行新一轮的训练，如此进行四轮重复迭代的训练和优化。

61710

Nature子刊：叙事理解过程中默认网络的动态重构

对于ISFC分析，无效假设是每个个体的每个体素中的BOLD信号独立于任何其他个体在任何时间点的所有其他体素中的BOLD信号值。 最后，对MRI数据进行基于网络的ISFC（被试间功能相关）分析。...每个区间的DMN相关模式绘制在图4b中，其中一组18名受试者的ISFC模式为蓝色，一组18名受试者的验证组为绿色。 ISFC模式在不同的时间点是特定的，而且在两组独立的受试者中也具有高度的可重复性。...图6c显示了随着时间的推移，跨网络对的ISFC的平均值，这是由跨网络的所有成对相关性的平均值计算得出的。可以观察到DMN和背侧语言系统之间以及DMN和听觉区域之间的相关模式从正到负的可靠的短暂变化。...重要的是，尽管我们观察到在故事处理过程中个体受试者的FC模式随时间的变化，但每个受试者的大部分时间变化是不同的，因此受试者内部FC模式的平均值随时间的变化很小。...最后，即使在故事中，当DMN中的ISFC相关性是稀疏的时候，特定的配置在独立的受试者组中仍然具有高度的可复制性，这表明稀疏配置与刺激有意义相关。

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人才盘点中的数据相关性分析

我们在做人力资源各项工作的目的都是为了可以支持业务的绩效，提升业务的绩效，不管是在招聘，培训，绩效等工作，但是在人力资源的工作中，我们很难直接的去和业务的绩效相关联，都是间接的支持业务的相关绩效，所以在人力资源的工作中我们一直在探索如何找出和有业务最相关的一些因素...，在EXCEL中我们可以用函数来计算两组数据的相关系数。...这个时候我们就要做相关性的数据分析，通过EXCEL的数据分析插件，来对每个能力和绩效做相关分析。...最后我们看到的相关性的数据如下 在这个相关性分析的表中，最下面一行是2019年绩效和各个能力的相关系数，我们发现 “抗压能力”，“主动意识”，“责任性” 是和绩效最相关的，也就意味说，一个绩效优秀的员工...然后我们把相关系数和员工的能力评估平均值做了一个矩阵模型，如下 在 这个矩阵中，X轴的数据是相关性系数，Y轴数据是能力分值，我们取两个维度的平均值，划分为了相关性的矩阵。

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