在join操作中，我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
Spark中，数据集被抽象为分布式弹性数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs）。
我们之前已经学习过了《我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？》，这其中有一个关于SQL的重要模块：SparkSQL。
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的Java对象
SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。
本文将介绍Numpy的基本语法，包括数组的创建、索引和切片、数学运算、广播和聚合等功能，以帮助读者快速上手和熟练使用Numpy进行数值计算。
在Spark中, DataFrame 是组织成 命名列[named colums]的分布时数据集合。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框，但在幕后做了更丰富的优化。DataFrames可以从多种来源构建，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有RDD.
Spark一直都在快速地更新中，性能越来越快，功能越来越强大。我们既可以参与其中，也可以乐享其成。 目前，Spark 1.4版本在社区已经进入投票阶段，在Github上也提供了1.4的分支版本。最近，Databricks的工程师撰写了博客，介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。这篇博客介绍的函数主要包括： 随机数据生成（Random Data Generation） 概要与描述性统计（Summary and descriptive statistics） 协方差与相关性（Sa
Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。
在使用 Pandas 进行数据分析时，我们需要经常进行查询和统计分析。 但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go :
数据科学家们早已熟悉的R和Pandas等传统数据分析框架虽然提供了直观易用的API，却局限于单机，无法覆盖分布式大数据场景。在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本，引入了Spark DataFrame API，不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API，而且自然而然地继承了Spark SQL的分布式处理能力。此外，Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善，集成了完整的数据写入支持，从而补全了Spark
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
Spark SQL是spark主要组成模块之一，其主要作用与结构化数据，与hadoop生态中的hive是对标的。而DataFrame是spark SQL的一种编程抽象，提供更加便捷同时类同与SQL查询语句的API，让熟悉hive的数据分析工程师能够非常快速上手。
昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。
在讲Spark SQL前，先解释下这个模块。这个模块是Spark中用来处理结构化数据的，提供一个叫SparkDataFrame的东西并且自动解析为分布式SQL查询数据。我们之前用过Python的Pandas库，也大致了解了DataFrame，这个其实和它没有太大的区别，只是调用的API可能有些不同罢了。
综合分析: 能够直接得出很多统计结果,count, mean, std, min, max 等
Attitude is a little thing that makes a big difference.
本节主要是对最近使用Spark完成的一些工作做一些抽象和整理。Spark是一个大数据框架（不是一门新的计算机编程语言，而是一个系统，一个框架。如果拿Python实现，就是pyspark，拿scala实现，就是spark-scala等），是大数据开发的一项必备技能，因其分布式系统（distributed system）的实现而被广泛应用。运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一，在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。
Spark是目前最流行的分布式大数据批处理框架，使用Spark可以轻易地实现上百G甚至T级别数据的SQL运算，例如单行特征计算或者多表的Join拼接。
统计运算非常常用。本文介绍Pandas中的统计运算函数，这些统计运算函数基本都可以见名知义，使用起来非常简单。
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱，取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性，为负值表示存在负相关性，为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大，说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321，表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数，其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是，上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1，这个1其实没有什么实际意义，因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到，年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1，而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0，说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性，而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数，用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数，这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
前几天看到一篇文章，给大家列出了Pandas的常用100函数，并将这100个函数分成了6类：统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
在 Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas（1） 介绍了 Pandas 中常用的两种数据结构 Series 以及 DataFrame，这里来看下这些数据结构都有哪些常用的功能。 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 常用的基本功能 当我们构建好了 Series 和 DataFrame 之后，我们会经常使用哪些功能呢？来跟我看看吧。引用上一章节中的场景，我们有一些用户的的信息，并将它们存储到了 DataFrame 中。 因为大多数
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
在 Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas（1） 介绍了 Pandas 中常用的两种数据结构 Series 以及 DataFrame，这里来看下这些数据结构都有哪些常用的功能。
我们使用read读取数据集时，可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量，数据类型，是否缺失及内存占用情况
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
最近由于一直在用Spark搞数据挖掘，花了些时间系统学习了一下Spark的MLlib机器学习库，它和sklearn有八九分相似，也是Estimator，Transformer，Pipeline那一套，各种fit，transform接口。sklearn有多好学，MLlib就有多好学，甚至MLlib还要更加简单一些，因为MLlib库中支持的功能相对更少一些，并且MLlib基于DataFrame数据比sklearn基于numpy array会更加直观一些。
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。
Hive：Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统 MapReduce，但是MapReduce的使用难度较大，所以就开发了Hive。Hive的出现解决了MapReduce的使用难度较大的问题，Hive的运行原理是将HQL语句经过语法解析、逻辑计划、物理计划转化成MapReduce程序执行。
前几天，为大家分享了一篇文章《又一个Python神器，不写一行代码，就可以调用Matplotlib绘图！》，有位粉丝提到了一个牛逼的库，它巧妙的将Pandas与GUI界面结合起来，使得我们可以借助GUI界面来分析DATaFrame数据框。
Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。
Magicodes.IE是一个导入导出通用库，支持Dto导入导出以及动态导出，支持Excel、Word、Pdf、Csv和Html。在本篇教程，笔者将讲述如何使用Magicodes.IE的导入导出筛选器。
传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，比如使用scikit-learn,只能在少量数据上使用。即以前的统计/机器学习依赖于数据抽样。但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。随着 HDFS(Hadoop Distributed File System) 等分布式文件系统出现，存储海量数据已经成为可能。在全量数据上进行机器学习也成为了可能，这顺便也解决了统计随机性的问题。然而，由于 MapReduce 自身的限制，使得使用 MapReduce 来实现分布式机器学习算法非常耗时和消耗磁盘IO。因为通常情况下机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算的，即本次计算的结果要作为下一次迭代的输入，这个过程中，如果使用 MapReduce，我们只能把中间结果存储磁盘，然后在下一次计算的时候从新读取，这对于迭代频发的算法显然是致命的性能瓶颈。引用官网一句话：Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.Spark， 是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务.
DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。如果你了解过pandas中的DataFrame，千万不要把二者混为一谈，二者从工作方式到内存缓存都是不同的。
在业务离线数据分析场景下，往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中，如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多，但每种方式都会遇到一些问题（包括阿里开源的DataX）。本文就介绍下这个功能的优化之路，并最终给出一个笔者实现的终极方案。
张旭本职工作是台湾高数课外补习班老师，因为把自己的教学视频传到了全球最大的成年人网站Pxxxhub，而意外收获了众多国内外高数学习者的关注。看似很荒唐的事情，背后却隐藏着这位数学老师强大的逻辑思维。刚开始录制网络视频是为了招生，但他把视频发在YouTube和Facebook上没有带来多少点击量，因为教培界内卷太严重，这类网站关于高数的教学视频太多。
Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构，使得数据操作和分析更加方便和灵活。本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。
一枕新凉一扇风 ##本文教程 部分参考AI|派 pandas 教学。 # 感谢大家分享关注，帮助更多的人。 常用基本功能 当我们构建好了Series和 DataFrame 之后，会经常用到哪些功能呢？ #导入相关库 import numpy as np import pandas as pd index = pd.Index(data=["A","B","C","D","风"],name="name") data={ "age":["18","19","20","21","25"],
（1）Linux： Ubuntu 16.04 （2）Python: 3.5 （3）Hadoop：3.1.3（4）Spark: 2.4.0（5）Web框架：flask 1.0.3 （6）可视化工具：Echarts （7）开发工具：Visual Studio Code
本次为大家整理了一个pandas骚操作操作的大集合，共20个功能，个个短小精悍，一次让你爱个够。
↑ 关注 + 星标 ，每天学Python新技能 后台回复【大礼包】送你Python自学大礼 最近有一个粉丝问过我一个问题，觉得挺有意思，分享给大家。经过简化后大概就是有一个长这样的时间序列数据? 可以
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2
Pandas这个库对Python来说太重要啦！因为它的出现，让Python进行数据分析如虎添翼，作为Python里面最最牛逼的库之一，它在数据处理和数据分析方面，拥有极大的优势，受到数据科学开发者的广大欢迎。
搞大数据的都知道 Spark，照例，我不会讲怎么用，也不打算讲怎么优化，而是想从 Spark 的核心数据结构的演进，来看看其中的一些设计和考虑，有什么是值得我们借鉴的。我想这些思想和理念才是更持久和通用的东西。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
