DataFrame简介（一）

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入门大数据---SparkSQL_Dataset和DataFrame简介

一.Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合,允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括 Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON 和 JDBC 等: 支持 HiveQL 语法以及 Hive SerDes 和 UDF,允许你访问现有的 Hive 仓库: 支持标准的 JDBC…

DataFrame简介（一）

1. DataFrame 本片将介绍Spark RDD的限制以及DataFrame(DF)如何克服这些限制,从如何创建DataFrame,到DF的各种特性,以及如何优化执行计划.最后还会介绍DF有哪些限制. 2. 什么是 Spark SQL DataFrame? 从Spark1.3.0版本开始,DF开始被定义为指定到列的数据集(Dataset).DFS类似于关系型数据库中的表或者像R/Python 中的data frame .可以说是一个具有良好优化技术的关系表.DataFrame背后的思想是允…

Spark-Sql之DataFrame实战详解

1.DataFrame简介: 在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据据集,类似于传统数据库听二维表格,DataFrame带有Schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型. 类似这样的 root |-- age: long (nullable = true) |-- id: long (nullable = true) |-- name: string (nullable = true) 2.准备测试结构化数据集 people.j…

Pandas DataFrame构造简析

参考书籍:<利用Python进行数据分析> DataFrame简介: DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值.字符串.布尔值等).DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引).跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的.其实,DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表.字典或别的一维数据结构). 导入py…

Pandas 库之 DataFrame

How to use DataFrame ? 简介创建 DataFrame 查看与筛选数据:行列选取 DataFrame 数据操作:增删改一.About DataFrame DataFrame 是 Python 中 Pandas 库中的一种数据结构,是一种二维表.它类似 excel,或许说它可能有点像 matlab 的矩阵,但是 matlab 的矩阵只能放数值型值(当然 matlab 也可以用 cell 存放多类型数据),DataFrame 的单元格可以存放数值.字符串等,这就和 excel…

Python数据描述与分析

在进行数据分析之前,我们需要做的事情是对数据有初步的了解,比如对数据本身的敏感程度,通俗来说就是对数据的分布有大概的理解,此时我们需要工具进行数据的描述,观测数据的形状等:而后才是对数据进行建模分析,挖掘数据中隐藏的位置信息.怒气按在数据描述和简单分析方面做得比较好的是Pandas库.当然,它还需要结合Numpy.Scipy等科学计算相关库才能发挥功效. Pandas数据结构在进行Pandas相关介绍时,我们首先需要知道的是Pandas的两个数据结构(即对象)Series和DataFrame,…

Pandas常用数据结构

Pandas 概述 Pandas(Python Data Analysis Library)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.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. Pandas专用于数据预处理和数据分析的Python第三方库,最适合处理大型结构化表格数据 Pandas是2008年Wes Mc…