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Scala的Python中的pandas或R中的data.frame / data.table的等价物

Scala是一种多范式编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性。Scala可以在Java虚拟机上运行，并且与Java语言高度兼容。它具有强大的静态类型系统和丰富的函数库，适用于大规模数据处理和分布式计算。

在Python中，pandas是一个强大的数据分析库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以轻松处理和操作结构化数据。pandas的核心数据结构是DataFrame，它类似于关系型数据库中的表格，可以进行数据的筛选、切片、聚合等操作。

在R语言中，data.frame和data.table也是用于处理和操作数据的重要工具。data.frame是R中最常用的数据结构之一，它类似于pandas的DataFrame，可以进行数据的整理、转换和分析。而data.table是R中的一个扩展包，提供了更高效的数据处理和操作方法，特别适用于大规模数据集。

Scala中的等价物可以是Spark的DataFrame。Spark是一个开源的大数据处理框架，使用Scala作为主要的编程语言。Spark的DataFrame是一个分布式的数据集合，类似于pandas的DataFrame和R中的data.frame，可以进行高效的数据处理和分析。Spark提供了丰富的API和函数库，支持复杂的数据操作和分布式计算。

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（六）Python：Pandas中的DataFrame

admin  2 3  admin  3 另一种删除方法     name  a 1  admin  1 3  admin  3 （1）添加列         添加列可直接赋值，例如给 aDF 中添加...tax 列的方法如下： import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000), ('xiaohong'...（loc）和位置（iloc）索引，也可通过 append()方法或 concat()函数等进行处理，以 loc 为例，例如要给 aDF 添加一个新行，可用如下方法： import pandas as pd...，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。...，可以改变原来的数据，代码如下: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000), ('xiaohong

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