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《Data Wrangling with PySpark for Data Scientists Who Know Pandas》电子版地址

2023-02-03 121
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简介： Data Wrangling with PySpark for Data Scientists Who Know Pandas

《Data Wrangling with PySpark for Data Scientists Who Know Pandas》》Data Wrangling with PySpark for Data Scientists Who Know Pandas

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（Pandas）Python做数据处理必选框架之一！（二）：附带案例分析；刨析DataFrame结构和其属性；学会访问具体元素；判断元素是否存在；元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型，不同列之间数据类型可以不一样，但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列，该列记录了每一行的索引 在DataFrame中，若列之间的元素个数不匹配，且使用Series填充时，在DataFrame里空值会显示为NaN；当列之间元素个数不匹配，并且不使用Series填充，会报错。在指定了index 属性显示情况下，会按照index的位置进行排序，默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
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（Pandas）Python做数据处理必选框架之一！（一）：介绍Pandas中的两个数据结构；刨析Series：如何访问数据；数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等；判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据，并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构：Series 和 DataFrame。
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Pandas与NumPy：Python数据处理的双剑合璧
Pandas与NumPy是Python数据科学的核心工具。NumPy以高效的多维数组支持数值计算，适用于大规模矩阵运算；Pandas则提供灵活的DataFrame结构，擅长处理表格型数据与缺失值。二者在性能与功能上各具优势，协同构建现代数据分析的技术基石。
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