Python数据处理

这是一个初步尝试数据处理的示例，使用Python进行简单的数据清洗和转换。

PySpark 的 Python 接口用起来还蛮顺手的，尤其是你已经熟悉了 Python 那一套写法后，用它来操作大数据就没那么吓人了。用DataFrame数据，感觉就像在写 Pandas，但又多了分布式的能力，扩展性强了不少。数据量一大，用pandas直接就吃不消，这时候上PySpark就对了。它跑在Spark引擎上，响应也快，代码也挺简洁的，像filter、groupBy这种操作几乎一摸一样。如果你刚上手，不妨看看《Spark 理论与 PySpark 应用》这篇，讲得还比较透；另外函数调用技巧那篇也挺实用的，多常见坑都提前踩了。开发环境方面，Windows10 搭建教程也有现成的方案，省了

位置服务的火爆带来一堆轨迹数据，像是打车的 GPS、外卖骑手的路线、运动 App 的记录，都是妥妥的时空数据。Python在这些数据方面，嗯，还挺顺手的。这门课程就专门讲怎么用 Python 搞定这些事，轨迹、建模，全都安排上了。 空间数据的啊，说白了就是搞清楚“谁在哪、什么时候、干了啥”。课程里不仅有数据清洗和转换，还有机器学习的实战，比如怎么用分类算法判断用户行为，还挺实用的。新手上手没压力，老手也能挖到不少干货。 要是你对数据挖掘也感兴趣，可以顺手看看这个：机器学习和数据挖掘算法 - Python 实现，里面讲了不少主流算法，代码也清楚。 另外像是Python 数据与机器学习指南、Pyt

Python数据分析环境搭建 推荐使用IPython Notebook: IPython Notebook在浏览器中运行，推荐使用Google Chrome浏览器。 Anaconda Python发行版: Anaconda Python发行版预装了Python和许多常用库，易于安装。请下载适合您系统的Anaconda版本。 其他有用的Python库：* BeautifulSoup* mrjob* pattern* seaborn 安装额外库：推荐使用命令行安装：pip install BeautifulSoup mrjob pattern seaborn 如果pip安装失败，可以下载源代码，

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数据分析已渗透到各行各业，面对海量数据，如何快速提取有效信息成为关键。Python凭借其简洁易懂和丰富的工具库，为数据处理提供了高效解决方案。 本课程面向非程序员群体，以实际案例为引导，深入浅出地讲解使用 Python 进行数据读取和清洗的实用技巧，帮助你轻松掌握数据分析的入门技能，提升职场竞争力。

黑科技的 Pandas 库，简直是数据界的瑞士军刀。不管你是刚入门的 Python 小白，还是搞数据的老司机，用它清洗、整理、建模都挺顺手的。这篇文章讲得还蛮细，DataFrame、Series怎么用、怎么画图、怎么补缺失值，基本全覆盖了。 DataFrame 的表格结构像极了 Excel，但比 Excel 灵活多了。你可以用df['列名']抓列，用iloc定位，拼接、拆分都轻轻松松。Series就是单列版，拿来当字典用也方便。 想画图？df.plot()直接上。不够看？搭配Matplotlib和Seaborn，图表就能玩出花。缺失数据那块儿也写得挺实用，像dropna()和fillna()，

Matlab数据处理文件夹“ process_data”包含用于执行所有处理的代码“ process_data.m”。文件夹“ plot”包含克里斯汀·鲍威尔（Christine Powell）编写并修改的宏“ plot_cen_maggrav”。代码可用于下降趋势、上升延续、极点减小、垂直和水平导数。

涵盖了Python数据挖掘中Pandas库的高级应用技巧，包括缺失值处理、数据离散化、数据合并、交叉表与透视表、分组与聚合等内容。详细示例代码和数据下载链接，请访问原文。

本书介绍了Spark框架在实时分析大数据中的技术，包括其高阶应用。