Advertisement

离线数据处理中的表格练习

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本课程专注于离线数据处理中的表格操作技巧，通过实践案例讲解如何高效地进行数据清洗、转换和分析。适合数据分析初学者深入学习。 离线数据处理练习表数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 离线数据处理中的表格练习
    优质
    本课程专注于离线数据处理中的表格操作技巧，通过实践案例讲解如何高效地进行数据清洗、转换和分析。适合数据分析初学者深入学习。 离线数据处理练习表数据。
     
  • 使用Python处理现有Excel表格中的数据（数据）
    优质
    本教程详细介绍如何利用Python进行Excel文件的数据操作，包括读取、修改及保存等常用功能，帮助用户高效管理电子表格。 利用Python对已存在的Excel表格进行数据处理。
     
  • Pandas数据处理120道练习题.pdf
    优质
    本书《Pandas数据处理120道练习题》汇集了大量基于Python Pandas库的数据操作实战题目，旨在通过丰富的实践帮助读者掌握高效的数据分析技巧。 ### Pandas数据分析120道训练题知识点概览 #### 一、Pandas基础知识与进阶技巧 **1. 分组填充空值** - **分组**: 在Pandas中使用`groupby()`方法对数据进行分组。 - **填充空值**: 使用`fillna()`方法填充数据中的空值或缺失值。 - **综合应用**: 结合`groupby()`和`fillna()`实现分组后的空值填充。 **2. any()的使用** - `any()`函数用于检查DataFrame或Series中是否存在任何非空值。 - 可用于判断某一列或整个DataFrame中是否存在非空值。 **3. 填充空值** - **方法**: 使用`fillna()`方法。 - **策略** - 使用特定值填充空值。 - 使用前向填充(`ffill`)或后向填充(`bfill`)。 - 使用统计值如平均值、中位数等进行填充。 **4. 每个数字减去该行的平均数** - **行操作**: 使用`.apply()`函数沿着行方向进行操作。 - **平均数计算**: 利用`mean()`方法计算每行的平均值。 - **减法操作**: 对于每行数据，将其每个元素减去该行的平均值。 **5. 新增列(assign函数)** - **assign()函数**: 直接在原DataFrame上新增一列。 - **动态列计算**: 可以在`assign()`函数中进行列的计算，方便地添加新的计算结果作为新列。 **6. 筛选出数值类型的数据** - **选择数值型列**: 使用`select_dtypes()`方法选择DataFrame中数值类型的列。 - **数据类型判断**: 通过检查DataFrame中各列的数据类型来筛选出数值类型的数据。 **7. 按行计算每一行均值** - **行操作**: 使用`.apply()`函数沿着行方向进行操作。 - **均值计算**: 使用`mean()`方法计算每行的平均值。 **8. 行索引的创建** - **设置行索引**: 使用`.set_index()`方法来设置DataFrame的行索引。 - **自定义行索引**: 可以传递一个列表或数组作为行索引。 **9. 前一行与后一行数据之和** - **前后行操作**: 使用`.shift()`方法获取前一行或后一行的数据。 - **加法操作**: 将前一行与后一行的数据相加得到结果。 **10. 计算前一行与后一行数据的差值** - **前后行操作**: 使用`.shift()`方法获取前一行或后一行的数据。 - **减法操作**: 将前一行的数据减去后一行的数据得到结果。 **11. 删除非数字的行** - **数据类型检查**: 使用`.dtypes`属性检查DataFrame中各列的数据类型。 - **删除操作**: 使用`.dropna()`或`.drop()`方法删除包含非数字行的行。 **12. 打印不是数字的行** - **数据类型检查**: 使用`.dtypes`属性检查DataFrame中各列的数据类型。 - **选择操作**: 使用条件选择不是数字类型的行。 **13. 以data的列名创建一个dataframe** - **创建DataFrame**: 使用`pd.DataFrame()`构造函数。 - **使用列名**: 将已有DataFrame的列名作为新建DataFrame的列名。 **14. 输出每列缺失值具体行数** - **检查缺失值**: 使用`.isnull()`方法标记缺失值。 - **计数操作**: 使用`.sum()`方法统计每列缺失值的数量。 **15. 修改列名称** - **重命名列**: 使用`.rename()`方法更改DataFrame中列的名称。 - **批量重命名**: 可以一次性更改多个列的名称。 **16. 提取含有字符串Python的行** - **字符串匹配**: 使用`str.contains()`方法进行字符串匹配。 - **选择操作**: 使用条件选择包含特定字符串的行。 **17. 将空值用上下值的平均值填充** - **计算平均值**: 使用`mean()`方法计算上一个非空值和下一个非空值的平均值。 - **填充空值**: 使用`fillna()`方法填充空值。 **18. 统计每种编程语言出现的次数** - **值计数**: 使用`.value_counts()`方法统计每种值出现的次数。 - **分组操作**: 如果需要针对不同的分组进行计数，则可以先使用`groupby()`方法分组再计数。 **19. 去除重复值** - **去除重复行**: 使用`.drop_duplicates()`方法去除DataFrame中的
     
  • HTML表格练习（table.html）
    优质
    本页面为学习和实践HTML中表格元素(table)设计的基础教程与实例集合，帮助用户掌握如何使用行(row)、列(column)等标签构建复杂的数据展示结构。 HTML5简单的项目支出表格作业：表内容包括项目负责人、联系电话、项目支出细化预算（单位：万元）、项目类别（发展性专项、建设性专项、基本建设和大修理项目及合计）、项目前期费用、征地费、建筑工程费、安装工程费、设备等购置费，原 材 料及其他费用；各种建筑物面积，起始年和终 止 年。此外还有项目属性（新增项目或上年延续项目）以及项目预算来源与当年预算总预算合计，其中财政拨款包括补助及会议培训项目的相关支出信息。
     
  • 离线数据处理之数据抽取任务一：
    优质
    本专题探讨离线数据处理中数据抽取的关键技术与实践应用，详细介绍如何高效准确地从不同数据源提取所需信息。 在大数据处理领域，数据抽取是指从源系统提取并转换数据至目标系统的流程。这一过程有助于企业更有效地管理和利用其数据资源，在诸如数据仓库与商业智能系统等众多应用场景中发挥着重要作用。 本次任务的目标是从ds_db01数据库的customer_inf表中抽取增量数据，并将其导入到Hive数据库中的ods库下的相应表格内。为达成此目标，我们将借助Spark SQL读取MySQL数据库内的相关数据并写入至Hive表里。 作为Apache Spark的一部分，Spark SQL提供了一套高级API用于处理结构化数据，支持从多种来源（如 MySQL、Hive 和 Parquet 等）中提取信息，并将其转换为统一的数据模型。在此任务执行过程中，我们将利用Spark Session创建一个应用程序实例，并通过read方法读取MySQL数据库中的customer_inf表内容。 随后，在将这些数据写入到Hive的ods库时，我们首先定义了一个静态分区的表结构，其分区依据是etl_date字段（类型为String），并设定该值为当前日期减去一天后的格式化日期（yyyyMMdd）。之后通过insert into语句实现向Hive表的数据填充。 此外，在此任务中还应用了Hive的分区特性来优化数据存储与查询效率。具体而言，Hive中的分区表允许根据特定字段对数据进行细分处理，例如按照时间戳划分等手段能够显著提升检索速度并节约磁盘空间占用量。 在执行上述操作时还需关注不同类型的数据转换问题：比如MySQL数据库中datetime类型需要转化为Hive的timestamp格式。因此，在读取和写入阶段都应确保正确指定相应数据类型的映射关系，以保证数据的一致性和完整性。 最后，我们通过使用Spark提供的show partitions命令来检查并确认Hive表内的分区设置情况。这一工具能够帮助验证目标表格是否已按照预期构建完成，并了解其内部的组织结构及存储分布状况。 综上所述，本任务演示了如何利用Spark SQL实现从MySQL数据库向Hive系统的数据迁移过程，这不仅提升了企业数据管理能力，同时也为后续的大规模数据分析奠定了坚实的基础。
     
  • MySQL操作练习的数据表
    优质
    这段数据表是用于进行MySQL操作练习而设计的，包含了各种基础和进阶的操作示例。通过这些练习，学习者可以更好地掌握SQL语言及数据库管理技巧。 练习MySQL操作的习题及答案可以在相关博客文章中找到。
     
  • R语言数据处理练习资料.zip
    优质
    本资料包包含一系列使用R语言进行数据分析和数据处理的练习题及解决方案，适用于初学者到中级用户，旨在提升用户的数据操作技能。 项目学习分享。 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源的源码。涵盖STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、web技术（如Node.js）、C#以及EDA工具（如Proteus）和RTOS等项目的源代码。 【技术】：包括Java，Python，Node.js，Spring Boot，Django，Express框架支持的数据库MySQL, PostgreSQL, MongoDB；前端开发中的React, Angular, Vue框架及Bootstrap、Material-UI设计库；缓存解决方案Redis以及容器化技术如Docker和Kubernetes。
     
  • Python大数据处理练习数据集(公开)：datasets-master
    优质
    Python大数据处理练习数据集(公开): datasets-master 是一个开源项目，提供多种用于Python数据分析和机器学习的数据集，适合练习与测试。 dataset-master是一个公开的数据集，常用于练习处理大数据技能，并且通常使用Python语言进行操作。该数据集中包含多种类型的数据集，例如鸢尾花分类数据、航班数据以及某一年的地震统计数据等。通过这些数据可以利用plotly库绘制各种统计图表来进行数据分析和可视化训练。
     
  • SQL数据库中的多表查询练习题
    优质
    本资料包含多种SQL数据库中涉及的多表联合查询练习题，旨在帮助学习者掌握复杂的JOIN操作及子查询技巧。适合数据库管理入门到进阶阶段的学习和实践使用。 SQL数据库多表查询练习题附加数据库。
     
  • Excel数据透视表练习用数据
    优质
    这段资料包含了一系列用于练习和学习Excel数据透视表功能的数据集。通过这些多样化的数据表格，用户可以提高数据分析技能，探索如何利用透视表来简化复杂信息，并从中提取有价值的见解。非常适合初学者到中级水平的学习者使用。 一份用于练习Excel数据透视表的数据。