搜索结果
查询Tags标签： df，共有 535条记录-
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处…
2022/5/11 2:01:14 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处…
2022/5/10 19:04:10 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处…
2022/5/10 19:02:36 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 答：1.关系数据库已经很流行 2.关系数据库在大数据时代已经不能满足要求•首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理…
2022/5/10 19:02:35 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 Spark SQL的前身是 Shark，Shark最初是美国加州大学伯克利分校的实验室开发的Spark生态系统的组件之一，它运行在Spark系统之上，Shark重用了Hive的工作机制，并直接继承了Hive的各个组件， Shark将SQL语句的转…
2022/5/10 19:02:33 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
7.Spark SQL1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学…
2022/5/10 19:02:31 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处…
2022/5/10 19:02:30 人评论 次浏览 -
7、Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 spark产生：为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板随着Spark的发展，Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark…
2022/5/10 19:00:40 人评论 次浏览 -
Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处…
2022/5/10 19:00:30 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
4. PySpark-DataFrame各种常用操作 基于df的操作： 打印数据 df.show()默认打印前20条数据 打印概要 df.printSchema() 查询总行数 df.count() df.head(3) #list类型，list中每个元素是Row类 输出全部行 df.collect() #list类型，list中每个元素是Row类 查询概况 df.descr…
2022/5/10 19:00:28 人评论 次浏览 -
Python_pandas处理数据格式和统计频次
Pandas 数据处理 Pandas 数据预处理--格式问题知识点说明读入和写出结构化数据--处理-清洗-变换enumerate zip sorted reversed import numpy as np Numpy -- ndarray --数组计算框架 np.array -- 向量化运算 数组的切片、数组子集-视图--对视图的修改会影响到原数组显…
2022/5/10 11:04:35 人评论 次浏览 -
python及pandas怎么检测空值即nan值
引言：在输出处理与分析中，往往会遇到空值的情况，影响我们的数据处理结果，那么怎么检测和处理空值呢，本文先介绍三种检测单个空值的方法 一、单个空值的检测 1.使用python自带的math模块的内置方法 for i in df[B1].values:if isnan(i):print(True) 2.使用numpy的isna…
2022/5/10 11:00:27 人评论 次浏览 -
pandas子集选取的三种方法：[]、.loc[]、.iloc[]
pandas读取Excel、csv文件中的数据时，得到的大多是表格型的二维数据，在pandas中对应的即为DataFrame数据结构。在处理这类数据时，往往要根据据需求先获取数据中的子集，如某些列、某些行、行列交叉的部分等。可以说子集选取是一个非常基础、频繁使用的操作，而DataFram…
2022/5/3 23:23:58 人评论 次浏览 -
python 删除 DataFrame表的最后一行的正确方法
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=[A, B, C, D]) print("df",df)# df.drop([-1],inplace=True) df.drop([len(df)-1],inplace=True) print("df",df)注意不要用df.drop([-1],inplace=Tr…
2022/5/3 1:13:10 人评论 次浏览 -
python：pandas中dataframe的基本用法汇总
更加详细的内容可以查看：https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/80080240 （基本函数整理） 一. DataFrame的创建 创建一个空的dataframe df=pd.DataFrame(columns={"a":"","b":"","c":""},index=…
2022/5/3 1:13:09 人评论 次浏览
