首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

【Python】基于某些删除数据重复值

Python按照某些去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁语言介绍该函数。...subset:用来指定特定,根据指定数据框去重。默认值为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复值') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...原始数据只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于多组合删除数据重复值。 -end-

18K31
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 数据合并成一个新 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算基础库,提供了大量数学函数工具,特别是对于数组操作。pandas 是基于 numpy 构建一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具库。...在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 值作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

5300

如何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和。...然后,通过将列名 ['Name', 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数 columns 参数,我们在数据创建 2 。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据索引。 然后,我们将 2 [“薪水”、“城市”] 附加到数据。“薪水”值作为系列传递。序列索引设置为数据索引。

19430

Hive 和 Spark 分区策略剖析

虽然可以使用 Spark SizeEstimator应用程序通过内存数据大小进行估算。但是,SizeEstimator会考虑数据数据内部消耗,以及数据大小。...但是,各种功能隐藏着很多复杂性,在某些情况下,它们含义并不明显,下面将介绍Spark提供一些选项来控制Spark输出文件数量。...因此,Coalesce仅适用于特定情况,比如如下场景: 保证只写入一个Hive分区; 目标文件数少于你用于处理数据Spark分区数; 有充足缓存资源。...这是因为无论有多少特定Hash值,它们最终都会在同一个分区。按重新分区仅在你写入一个或者多个小Hive分区时才有效。...范围分区器根据某些给定键顺序在Spark分区之间进行拆分行,但是,它不仅仅是全局排序,而且还拥有以下特性: 具有相同散所有记录将在同一个分区结束; 所有Spark分区都将有一个最小值和最大值与之关联

1.2K40

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Structured Streaming 编程指南 | ApacheCN

在这个模型,当有新数据时, Spark 负责更新 Result Table ,从而减轻用户对它考虑。...maxFilesPerTrigger: 每个 trigger (触发器)要考虑最大新文件数(默认是: 无最大值)  latestFirst: 是否先处理最新新文件,当有大量积压文件时有用(默认:...如果这些 columns ()显示在用户提供 schema ,则它们将根据正在读取文件路径由 Spark 进行填充。...这与使用唯一标识符 static 重复数据消除完全相同。 该查询将存储先前记录所需数据量,以便可以过滤重复记录。...有关特定于文件格式选项,请参阅 DataFrameWriter (Scala/Java/Python/R) 相关方法。

5.2K60

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

无类型Dataset操作 (aka DataFrame 操作) DataFrames 提供了一个特定语法用在 Scala, Java, Python and R机构化数据操作....要开始使用,您需要在 Spark 类路径包含特定数据 JDBC driver 程序。...您需要使用大写字母来引用 Spark SQL 这些名称。 性能调优 对于某些工作负载,可以通过缓存内存数据或打开一些实验选项来提高性能。...在内存缓存数据 Spark SQL 可以通过调用 spark.catalog.cacheTable("tableName") 或 dataFrame.cache() 来使用内存格式来缓存表。...一般来说论文类尝试使用两种语言共有类型(如 Array 替代了一些特定集合)。在某些情况下不通用类型情况下,(例如,passing in closures 或 Maps)使用函数重载代替。

25.9K80

如何管理Spark分区

当我们使用Spark加载数据源并进行一些转换时,Spark会将数据拆分为多个分区Partition,并在分区上并行执行计算。...**coalesce算法通过将数据某些分区移动到现有分区来更改节点数,该方法显然用户增加分区数。...repartition除了可以指定具体分区数之外,还可以指定具体分区字段。我们可以使用下面的示例来探究如何使用特定对DataFrame进行重新分区。...对于小于1000个分区数情况而言,调度太多小任务所产生影响相对较小。但是,如果有成千上万个分区,那么Spark会变得非常慢。 sparkshuffle分区数是静态。...通常情况下,不会只将数据写入到单个文件,因为这样效率很低,写入速度很慢,在数据量比较大情况,很可能会出现写入错误情况。所以,只有当DataFrame很小时,我们才会考虑将其写入到单个文件

1.9K10

Spark常见20个面试题(含大部分答案)

但是当任务返回结果很大时,会引起Akka溢出,这时另一种方案是将返回结果以块形式放入存储管理模块,然后在Driver端获取该数据块即可,因为存储管理模块内部数据传输是通过Socket连接,因此就不会出现...流式数据块:只用在Spark Streaming,用来存储所接收到流式数据块 5、哪些spark算子会有shuffle?...自动进行内存和磁盘切换 基于lineage高效容错 task如果失败会特定次数重试 stage如果失败会自动进行特定次数重试,而且只会只计算失败分片 checkpoint【每次对RDD操作都会产生新...缺陷: 惰性计算缺陷也是明显:中间数据默认不会保存,每次动作操作都会对数据重复计算,某些计算量比较大操作可能会影响到系统运算效率 11、RDD有多少种持久化方式?...序列化存储数据,每个RDD就是一个对象。缓存RDD占用内存可能跟工作所需内存打架,需要控制好 14、Sparkrepartition和coalesce异同?

1.3K10

Scala第五章节

例如: 求10和20最大值, 求11和22最大值, 像这样需求, 用来进行比较逻辑代码需要编写两次, 而如果把比较逻辑代码放到方法, 只需要编写一次就可以了, 这就是方法. scala方法和...注意: Java并没有提供原生态"惰性"技术, 但是可以通过特定代码结构实现, 这种结构被称之为: 懒加载(也叫延迟加载) lazy不能修饰var类型变量....使用场景: 打开数据库连接 由于表达式执行代价昂贵, 因此我们希望能推迟该操作, 直到我们确实需要表达式结果值时才执行它 提升某些特定模块启动时间....为了缩短模块启动时间, 可以将当前不需要某些工作推迟执行 确保对象某些字段能优先初始化 为了确保对象某些字段能优先初始化, 我们需要对其他字段进行惰性化处理 需求 定义一个方法用来获取两个整数和...函数 scala支持函数式编程,将来编写Spark/Flink程序会大量使用到函数, 目前, 我们先对函数做一个简单入门, 在后续学习过程, 我们会逐步重点讲解函数用法. 2.1 定义函数 语法

70320

Databircks连城:Spark SQL结构化数据分析

数据往往会以各种各样格式存储在各种各样系统之上,而用户会希望方便地从不同数据源获取数据,进行混合处理,再将结果以特定格式写回数据源或直接予以某种形式展现。...Spark SQL外部数据源API一大优势在于,可以将查询各种信息下推至数据源处,从而充分利用数据源自身优化能力来完成剪枝、过滤条件下推等优化,实现减少IO、提高执行效率目的。...对此,Spark SQLJSON数据源作出处理是,将出现所有都纳入最终schema,对于名称相同但类型不同,取所有类型公共父类型(例如int和double公共父类型为double)。...简单来说,在这类数据格式数据是分段保存,每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本统计信息。...当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件目标数据时,该数据段就可以直接跳过(例如某整数列a某段最大值为100,而查询条件要求a>200)。

1.9K101

如何从 Pandas 迁移到 Spark?这 8 个问答解决你所有疑问

假设你数据集中有 10 ,每个单元格有 100 个字符,也就是大约有 100 个字节,并且大多数字符是 ASCII,可以编码成 1 个字节 — 那么规模到了大约 10M 行,你就应该想到 Spark...Spark 学起来更难,但有了最新 API,你可以使用数据来处理大数据,它们和 Pandas 数据用起来一样简单。 此外,直到最近,Spark 对可视化支持都不怎么样。...使用 Databricks 很容易安排作业——你可以非常轻松地安排笔记本在一天或一周特定时间里运行。它们还为 GangliaUI 指标提供了一个接口。...作为 Spark 贡献者 Andrew Ray 这次演讲应该可以回答你一些问题。 它们主要相似之处有: Spark 数据与 Pandas 数据非常像。...有时,在 SQL 编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 记住确切 API 更容易,并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据是不可变。不允许切片、覆盖数据等。

4.3K10

Spark数据工程|专题(1)——引入,安装,数据填充,异常处理等

运算速度快特点让其成为了算法与数据工程任务必备技能之一,在大厂面试也经常出现对Spark考察。 不过Spark本身其实是具有一定学习门槛。...第二个参数Array("age")其实就表示了填充所对应。 Note 3: 这里要注意使用ScalaArray数据结构,比较类似JavaArrayList。C链表或者数组。...Request 4: 对某一中空值部分填成这一已有数据众数。 按照“频率趋近于概率”统计学思想,对缺失值填充为众数,也是一个非常常见操作,因为众数是一类数据,出现频率最高数据。...因为这里语句很简单,一看就知道这个数据在第一行第一,所以也很好写后续操作。 说完平均数,中位数,众数之后,还有两个比较好解决需求是最大值和最小值。...Request 5: 对某一中空值部分填成这一已有数据最大值/最小值。 说它好处理原因是,在SQL中有和mean类似的max和min算子,所以代码也非常类似,这里就不解释了。

6.5K40

Spark与Hadoop对比及优势

Spark特性是能够控制数据在不同节点上分区,用户可以自定义分区策略,如Hash分区等。Shark和Spark SQL在Spark基础之上实现了存储和存储压缩。...这是由于Scala语言简洁和丰富表达力,以及Spark充分利用和集成Hadoop等其他第三方组件,同时着眼于大数据处理,数据处理速度是至关重要Spark通过将中间结果缓存在内存减少磁盘I/O来达到性能提升...(3)易于使用,Spark支持多语言 Spark支持通过Scala、Java及Python编写程序,这允许开发者在自己熟悉语言环境下进行工作。...对于一些计算需求,如果要针对特定工作负载达到最优性能,还是需要使用一些其他数据系统。...例如,图计算领域GraphLab在特定计算负载性能上优于GraphX,流计算Storm在实时性要求很高场合要比Spark Streaming更胜一筹。

2.2K50

Spark SQL 用户自定义函数UDF、用户自定义聚合函数UDAF 教程(Java踩坑教学版)

Spark,也支持Hive自定义函数。...第二数据如果为空,需要显示'null',不为空就直接输出它值。...类似这种操作有很多,比如最大值,最小值,累加,拼接等等,都可以采用相同思路来做。...再来个无所不能UDAF 真正业务场景里面,总会有千奇百怪需求,比如: 想要按照某个字段分组,取其中一个最大值 想要按照某个字段分组,对分组内容数据按照特定字段统计累加 想要按照某个字段分组,针对特定条件...,拼接字符串 再比如一个场景,需要按照某个字段分组,然后分组内数据,又需要按照某一进行去重,最后再计算值 1 按照某个字段分组 2 分组校验条件 3 然后处理字段 如果不用UDAF,你要是写spark

3.7K81

原 荐 SparkSQL简介及入门

2)在应用程序可以混合使用不同来源数据,如可以将来自HiveQL数据和来自SQL数据进行Join操作。     ...主要sparkSQL在下面几点做了优化: 1、内存存储(In-Memory Columnar Storage)     SparkSQL数据在内存存储不是采用原生态JVM对象存储方式,而是采用内存存储...)降低内存开销;更有趣是,对于分析查询中频繁使用聚合特定,性能会得到很大提高,原因就是这些数据放在一起,更容易读入内存进行计算。...在已知几种大数据处理软件,HadoopHBase采用存储,MongoDB是文档型行存储,Lexst是二进制型行存储。 1.存储     什么是存储?     ...2)很多列式数据库还支持族(column group,Bigtable系统称为locality group),即将多个经常一起访问数据各个值存放在一起。

2.4K60
领券