大数据处理pandas

本篇文章给大家分享大数据处理pandas，以及大数据处理平台有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、【Pandas】总结:列字符串的长度统计
• 2、python大数据主要是什么
• 3、Pandas的eval()与query()函数
• 4、向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

【Pandas】总结:列字符串的长度统计

1、在Pandas中处理列字符串长度统计时，可以***用以下几种方法： 使用for循环遍历 适用场景：数据量较小的情况。 缺点：在数据量较大时，可能导致“IOPub data rate exceeded”错误，输出中断，且效率较低，内存消耗和计算时间较长。

2、为了高效处理数据，选择合适的方法至关重要。本文总结了在使用Pandas处理列字符串长度统计时的不同方法和它们的适用场景。目标是处理10000条数据集。方法一：使用for循环遍历。这种方法在数据量较小的情况下效率较高。然而，当数据量较大时，可能会触发“IOPub data rate exceeded”错误，导致输出中断。

3、描述统计信息：describe：提供数值型数据的基本信息，如计数、平均值、标准差、最小值和最大值等。count：非空值数量，检查每个字段中有多少非空值。sum：对数值进行加总，对于object类型的数据，会拼接所有值。max：计算数值中的最大值，字符串以ASCII码排序。

4、以下是Pandas中的20个统计函数及其应用概览：describe：用于计算一维数组或数据框的描述性统计信息，如计数、平均值、标准差等。count：统计非空值的数量，对于对象类型的数据，结果可能与预期不同。sum：对数值型字段求和，对象类型则拼接所有值。max：返回最大值，字符串类型按照ASCII码比较。

python大数据主要是什么

Python在大数据领域中的应用主要集中在以下几个方面： 数据处理 Pandas：提供DataFrame和Series等数据结构，方便进行数据清洗、转换和分析。它是Python数据分析的核心库，能够高效地处理大规模数据集。NumPy：提供高性能的多维数组对象和数学函数库，常用于数据分析的基础计算，如数组操作、矩阵运算等。

SQL：学习关系型数据库的基本操作，包括创建表、查询数据、更新数据和删除数据等。NoSQL数据库：了解非关系型数据库如MongoDB、Redis等，掌握其数据模型和操作方法。 大数据处理框架 Hadoop：了解Hadoop生态系统，包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（数据处理）等组件，掌握其基本原理和使用方法。

大数据开发专业主要学习以下内容：计算机科学基础：编程语言：包括Java、Python等，这些是进行大数据开发的基础工具。数据结构：理解各种数据结构及其应用场景，对于优化大数据处理算法至关重要。算法与操作系统：掌握基本算法和操作系统原理，有助于理解和设计高效的数据处理流程。

年大数据技术专业主要学习的课程包括：《程序设计基础》：这是大数据技术专业的基础课程，旨在帮助学生掌握基本的编程概念和技能。《Python程序设计》：Python是大数据处理中常用的编程语言，此课程将教授学生如何使用Python进行编程和数据处理。

大数据专业主要学习Java编程技术、Linux命令、Hadoop等一系列大数据技术相关课程，且就业前景良好。主要学习内容： 编程基础：包括《程序设计基础》、《Python程序设计》、《Java程序设计》等，这些是大数据处理和分析的基础。

Pandas的eval()与query()函数

1、Pandas的eval与query函数是用于高效数据运算和筛选的工具。以下是它们的主要特点和用途：算术运算：eval：能够对DataFrame中的元素进行高效的算术运算，如加减乘除等，且能处理多个DataFrame的对应位置元素相加等操作。query：虽然主要用于数据筛选，但也能在筛选条件中执行简单的算术运算。

2、Pandas在0.13版本以后引入了eval（）和query（）这两个高效工具，能够在无中间内存开销的情况下提供C语言级别的运算速度，这对于处理大数据时尤为重要。这两个函数底层都利用了Numexpr库，通过在CPU缓存中执行逐元素计算，减少了内存分配。首先，让我们通过一个例子来理解它们。

3、eval是Python的内置函数，用于执行字符串形式的计算表达式。在pandas中，eval接口用于执行与SQL语法相似的计算操作。例如，根据已有列生成新列，eval提供了便捷的实现方式。注意事项： eval支持inplace参数，控制是否在原地创建新变量或返回新的数据框。 eval表达式中可调用函数进行复杂计算。

向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

向量化操作是Python数据科学中的一种高效数据处理方式，它通过对数据元素进行并行计算，显著提升了性能，Pandas和NumPy是实现向量化操作的强大工具。向量化操作简介： 定义：向量化操作是指在数据处理过程中，对数据***中的元素进行并行计算，而不是通过显式循环逐个处理。

Pandas 提供了一种高效且灵活的方式来处理字符串操作，特别是针对包含字符串的 Series 和 Index 对象。通过 str 属性，Pandas 简化了对多个数组元素的相同操作，避免了 NumPy 中繁琐的 for 循环可能导致的异常，特别是在处理包含缺失值的数据时。

除了正则表达式，Pandas 还支持向量化字符串的取值和切片操作。例如，可以轻松获取每个字符串数组的前三个字符，或者通过简单的操作提取每个姓名的姓。

效率：较高耗时：0.027秒特点：通过内嵌lambda函数处理每一行，效率远高于下标循环和Iterrows方法。Pandas内置向量化函数：效率：快速耗时：0.00236秒特点：显示出极高的效率，是处理大数据集的首选方法。

Numpy：是数值计算的扩展包，它能高效处理N维数组，复杂函数，线性代数。Panadas：是做数据处理。市python的一个数据分析包。ndarray的优势：NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的***。

关于大数据处理pandas，以及大数据处理平台有哪些的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。