// dataframe is the topic 一.获得基础数据.先通过rdd的方式获得数据 val ny= sc.textFile("data/new_york/")val header=ny.firstval filterNY =ny.filter(listing=>{ listing.split(",").size==14 && listing!=header }) //因为后面多是按照表格的形式来处理dataframe,所以这里增加…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我…

1 df[i]   其中i是0,1,2,3,...  此时选中的是dataframe的第i列 2 dataframe查看每一列是否有缺失值 temp = data.isnull().any() #列中是否存在空值 print(type(temp)) print(temp) #若为False,则无缺失值,为True,则有缺失值 3 dataframe 更换列名a.  更换所有的列名  如下将1,2,3的列名全部更换 df=df[[0,1,2,3,4,5,6,7,10]] df.columns=['…

上一节我们已经对 Dataframe 的概念做了一个简单的介绍, 这一节将具体看下它的一些基本用法: 首先, 准备一个 excel 文件, 大致内容如下, 并保存成 .csv 格式. 然后, 在 jupyter notebook 里执行如下代码: #引入 pandas 模型 import pandas as pd # 读取 csv 文件 df = pd.read_csv('weather_data.csv') # 打印 df 在 jupyter notebook 里的表现形式大概如下:就这么简单…

PANDAS 的使用 一.什么是pandas? 1.python Data Analysis Library 或pandas 是基于numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析人物而创建的. 2.pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效的操作大型数据集的工具 3.pandaas提供了大量能使我们快速便捷的处理数据的函数和方法. 4.pandas使python成为了强大高效的数据分析环境的重要因素之一. 5.SPSS数据分析工具IBM 1g excel 6.panda数据预处理…

知识点 Series只有行索引,而DataFrame对象既有行索引,也有列索引 行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表明不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=1 1.DataFrame创建,可以通过index和columns指定索引名称 #方式一a = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5)) print(a) #方式二 a = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5)…

1 Spark rdd -- action函数详解与实战 2 Spark rdd -- transformations函数详解与实战(上) 3 Spark rdd -- transformations函数详解与实战(下) 4 Spark rdd -- aggregate函数深度剖析与应用 5 Spark rdd -- combineByKey函数深度剖析与应用 6 Spark dataframe -- 基础函数和action函数详解与实战 7 Spark dataframe -- transfo…

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新…

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie…

1:pandas简介 Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2:Series和DataFrame() 1:Series:是一种类似于一维数组的对象,由下面两个部分组成…