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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

    pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。

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    Hive 和 Spark 分区策略剖析

    虽然可以使用 Spark SizeEstimator应用程序通过内存中的数据的大小进行估算。但是，SizeEstimator会考虑数据帧、数据集的内部消耗，以及数据的大小。...但是，各种功能中隐藏着很多复杂性，在某些情况下，它们的含义并不明显，下面将介绍Spark提供的一些选项来控制Spark输出文件的数量。...因此，Coalesce仅适用于特定的情况，比如如下场景： 保证只写入一个Hive分区； 目标文件数少于你用于处理数据的Spark分区数； 有充足的缓存资源。...这是因为无论有多少特定的Hash值，它们最终都会在同一个分区中。按列重新分区仅在你写入一个或者多个小的Hive分区时才有效。...范围分区器根据某些给定键的顺序在Spark分区之间进行拆分行，但是，它不仅仅是全局排序，而且还拥有以下特性： 具有相同散列的所有记录将在同一个分区中结束； 所有Spark分区都将有一个最小值和最大值与之关联

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    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Structured Streaming 编程指南 | ApacheCN

    在这个模型中，当有新数据时， Spark 负责更新 Result Table ，从而减轻用户对它的考虑。...maxFilesPerTrigger: 每个 trigger （触发器）中要考虑的最大新文件数（默认是: 无最大值）  latestFirst: 是否先处理最新的新文件，当有大量积压的文件时有用（默认:...如果这些 columns （列）显示在用户提供的 schema 中，则它们将根据正在读取的文件路径由 Spark 进行填充。...这与使用唯一标识符列的 static 重复数据消除完全相同。 该查询将存储先前记录所需的数据量，以便可以过滤重复的记录。...有关特定于文件格式的选项，请参阅 DataFrameWriter (Scala/Java/Python/R) 中的相关方法。

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    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

    无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) DataFrames 提供了一个特定的语法用在 Scala, Java, Python and R中机构化数据的操作....要开始使用，您需要在 Spark 类路径中包含特定数据库的 JDBC driver 程序。...您需要使用大写字母来引用 Spark SQL 中的这些名称。 性能调优 对于某些工作负载，可以通过缓存内存中的数据或打开一些实验选项来提高性能。...在内存中缓存数据 Spark SQL 可以通过调用 spark.catalog.cacheTable("tableName") 或 dataFrame.cache() 来使用内存中的列格式来缓存表。...一般来说论文类尝试使用两种语言的共有类型（如 Array 替代了一些特定集合）。在某些情况下不通用的类型情况下，（例如，passing in closures 或 Maps）使用函数重载代替。

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    如何管理Spark的分区

    当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。...**coalesce算法通过将数据从某些分区移动到现有分区来更改节点数，该方法显然用户增加分区数。...repartition除了可以指定具体的分区数之外，还可以指定具体的分区字段。我们可以使用下面的示例来探究如何使用特定的列对DataFrame进行重新分区。...对于小于1000个分区数的情况而言，调度太多的小任务所产生的影响相对较小。但是，如果有成千上万个分区，那么Spark会变得非常慢。 spark中的shuffle分区数是静态的。...通常情况下，不会只将数据写入到单个文件中，因为这样效率很低，写入速度很慢，在数据量比较大的情况，很可能会出现写入错误的情况。所以，只有当DataFrame很小时，我们才会考虑将其写入到单个文件中。

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    Spark常见20个面试题（含大部分答案）

    但是当任务返回结果很大时，会引起Akka帧溢出，这时的另一种方案是将返回结果以块的形式放入存储管理模块，然后在Driver端获取该数据块即可，因为存储管理模块内部数据块的传输是通过Socket连接的，因此就不会出现...流式数据块：只用在Spark Streaming中，用来存储所接收到的流式数据块 5、哪些spark算子会有shuffle？...自动进行内存和磁盘切换 基于lineage的高效容错 task如果失败会特定次数的重试 stage如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会只计算失败的分片 checkpoint【每次对RDD操作都会产生新的...缺陷： 惰性计算的缺陷也是明显的：中间数据默认不会保存，每次动作操作都会对数据重复计算，某些计算量比较大的操作可能会影响到系统的运算效率 11、RDD有多少种持久化方式？...序列化存储数据，每个RDD就是一个对象。缓存RDD占用的内存可能跟工作所需的内存打架，需要控制好 14、Spark中repartition和coalesce异同？

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    Scala第五章节

    例如: 求10和20的最大值, 求11和22的最大值, 像这样的需求, 用来进行比较的逻辑代码需要编写两次, 而如果把比较的逻辑代码放到方法中, 只需要编写一次就可以了, 这就是方法. scala中的方法和...注意: Java中并没有提供原生态的"惰性"技术, 但是可以通过特定的代码结构实现, 这种结构被称之为: 懒加载(也叫延迟加载) lazy不能修饰var类型的变量....使用场景: 打开数据库连接 由于表达式执行代价昂贵, 因此我们希望能推迟该操作, 直到我们确实需要表达式结果值时才执行它 提升某些特定模块的启动时间....为了缩短模块的启动时间, 可以将当前不需要的某些工作推迟执行 确保对象中的某些字段能优先初始化 为了确保对象中的某些字段能优先初始化, 我们需要对其他字段进行惰性化处理 需求 定义一个方法用来获取两个整数和...函数 scala支持函数式编程，将来编写Spark/Flink程序会大量使用到函数, 目前, 我们先对函数做一个简单入门, 在后续的学习过程中, 我们会逐步重点讲解函数的用法. 2.1 定义函数 语法

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    Databircks连城：Spark SQL结构化数据分析

    数据往往会以各种各样的格式存储在各种各样的系统之上，而用户会希望方便地从不同的数据源获取数据，进行混合处理，再将结果以特定的格式写回数据源或直接予以某种形式的展现。...Spark SQL外部数据源API的一大优势在于，可以将查询中的各种信息下推至数据源处，从而充分利用数据源自身的优化能力来完成列剪枝、过滤条件下推等优化，实现减少IO、提高执行效率的目的。...对此，Spark SQL的JSON数据源作出的处理是，将出现的所有列都纳入最终的schema中，对于名称相同但类型不同的列，取所有类型的公共父类型（例如int和double的公共父类型为double）。...简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。...当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过（例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a>200）。

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    如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问

    假设你的数据集中有 10 列，每个单元格有 100 个字符，也就是大约有 100 个字节，并且大多数字符是 ASCII，可以编码成 1 个字节 — 那么规模到了大约 10M 行，你就应该想到 Spark...Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...使用 Databricks 很容易安排作业——你可以非常轻松地安排笔记本在一天或一周的特定时间里运行。它们还为 GangliaUI 中的指标提供了一个接口。...作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。 它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。

    4.4K10

    Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

    运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一，在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。 不过Spark本身其实是具有一定的学习门槛的。...第二个参数Array("age")其实就表示了填充所对应的列。 Note 3: 这里要注意使用的是Scala中的Array数据结构，比较类似Java中的ArrayList。C中的链表或者数组。...Request 4: 对某一列中空值的部分填成这一列已有数据的众数。 按照“频率趋近于概率”的统计学思想，对缺失值填充为众数，也是一个非常常见的操作，因为众数是一类数据中，出现的频率最高的数据。...因为这里的语句很简单，一看就知道这个数据在第一行第一列，所以也很好写后续的操作。 说完平均数，中位数，众数之后，还有两个比较好解决的需求是最大值和最小值。...Request 5: 对某一列中空值的部分填成这一列已有数据的最大值/最小值。 说它好处理的原因是，在SQL中有和mean类似的max和min算子，所以代码也非常类似，这里就不解释了。

    6.5K40

    Spark SQL 用户自定义函数UDF、用户自定义聚合函数UDAF 教程（Java踩坑教学版）

    在Spark中，也支持Hive中的自定义函数。...第二列的数据如果为空，需要显示'null'，不为空就直接输出它的值。...类似这种的操作有很多，比如最大值，最小值，累加，拼接等等，都可以采用相同的思路来做。...再来个无所不能的UDAF 真正的业务场景里面，总会有千奇百怪的需求，比如： 想要按照某个字段分组，取其中的一个最大值 想要按照某个字段分组，对分组内容的数据按照特定字段统计累加 想要按照某个字段分组，针对特定的条件...，拼接字符串 再比如一个场景，需要按照某个字段分组，然后分组内的数据，又需要按照某一列进行去重，最后再计算值 1 按照某个字段分组 2 分组校验条件 3 然后处理字段 如果不用UDAF，你要是写spark

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    Spark与Hadoop对比及优势

    Spark的特性是能够控制数据在不同节点上的分区，用户可以自定义分区策略，如Hash分区等。Shark和Spark SQL在Spark的基础之上实现了列存储和列存储压缩。...这是由于Scala语言的简洁和丰富的表达力，以及Spark充分利用和集成Hadoop等其他第三方组件，同时着眼于大数据处理，数据处理速度是至关重要的，Spark通过将中间结果缓存在内存减少磁盘I/O来达到性能的提升...（3）易于使用，Spark支持多语言 Spark支持通过Scala、Java及Python编写程序，这允许开发者在自己熟悉的语言环境下进行工作。...对于一些计算需求，如果要针对特定工作负载达到最优性能，还是需要使用一些其他的大数据系统。...例如，图计算领域的GraphLab在特定计算负载性能上优于GraphX，流计算中的Storm在实时性要求很高的场合要比Spark Streaming更胜一筹。

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    原 荐 SparkSQL简介及入门

    2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。     ...主要sparkSQL在下面几点做了优化： 1、内存列存储（In-Memory Columnar Storage）     SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式，而是采用内存列存储...）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。...在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。 1．列存储     什么是列存储？     ...2）很多列式数据库还支持列族（column group，Bigtable系统中称为locality group），即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。

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