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阿里云E-MapReduce团队

Virgin Hyperloop One如何使用Koalas将处理时间从几小时降到几分钟--无缝的将pandas切换成Apache Spark指南

Virgin Hyperloop One(超级高铁公司)是一家从事超级高铁研究的公司,致力于能让高铁达到飞机的速度并且拥有更低的成本。为了能够制造一个商业的系统,我们需要收集并且分析非常大量的各种不同的数据,包括各种运行测试数据,多种模拟数据,技术设施数据,甚至社会经济数据等等。

python人工智能命理

数据分析工具PANDAS技巧-如何过滤数据

在本文中,我们将介绍在Python中过滤pandas数据帧的各种方法。 数据过滤是最常见的数据操作操作之一。 它类似于SQL中的WHERE子句,或者必须在MS Excel中使用过滤器根据某些条件选择特定行。

python人工智能命理

数据分析工具PANDAS技巧-如何删除数据帧的列

数据分析工具PANDAS技巧-如何删除数据帧的列 在本教程中,我们将介绍如何从pandas数据帧(dataframe)中删除或删除一个或多个列。 什么是pandas ? pandas是一个用于数据操作的python包。

爱写Bug

新手向- 爬取分析拉勾网招聘信息

[TOC] 爱写bug(ID:icodebugs) 作者:爱写bug 前言: ​ 看了很多网站,只发现获取拉勾网招聘信息是只用post方式就可以得到,应当是非常简单了。推荐刚接触数据分析和爬虫的朋友试一下。

阿里云E-MapReduce团队

钉钉群直播【Koalas 介绍】

Koalas是Spark社区推出的新项目,旨在为Spark提供与pandas完全兼容的接口,在降低pandas用户的学习和迁移成本的同时,充分利用Spark强大的分布式处理能力。本次分享介绍Koalas的基本用法和原理。

开源大数据EMR

钉钉群直播【Koalas 介绍】

将每个关联结果都作为relational cache构建代价太大,并不现实,我们需要找到一种方式可以通过单个Relational Cache支持优化多个关联查询的方式,从而在加速用户查询的同时,减少创建和更新relational cache的代价。

继盛

Mars 是什么、能做什么、如何做的——记 Mars 在 PyCon China 2018 上的分享

最近,在 PyCon China 2018 的北京主会场、成都和杭州分会场都分享了我们最新的工作 Mars,基于矩阵的统一计算框架。本文会以文字的形式对 PyCon 中国上的分享再进行一次阐述。 听到 Mars,很多第一次听说的同学都会灵魂三问:Mars 是什么,能做什么,怎么做的。

继盛

Mars——基于张量的统一分布式计算框架

很高兴在这里宣布我们的新项目:Mars,一个基于张量的统一分布式计算框架。我们已经在 Github 开源:https://github.com/mars-project/mars 。 背景 Python Python 是一门相当古老的语言了,如今,在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 越来越受欢迎。

诸葛青云h

Python为什么流行?Python代码能实现哪些有趣的功能

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继盛

PyODPS DataFrame 处理笛卡尔积的几种方式

PyODPS 提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理,本文主要介绍如何使用 PyODPS 执行笛卡尔积的操作。 笛卡尔积最常出现的场景是两两之间需要比较或者运算。

阿里云E-MapReduce团队

漫谈分布式计算框架

本文主要谈了一些分布式计算框架方面的心得。

xy_xin

漫谈分布式计算框架

本文主要谈了一些分布式计算框架方面的心得。

开源大数据EMR

使用Apache Arrow助力PySpark数据处理

Apache Arrow从Spark 2.3版本开始被引入,通过列式存储,zero copy等技术,JVM 与Python 之间的数据传输效率得到了大量的提升。本文主要介绍一下Apache Arrow以及Spark中的使用方法。

javaedge

利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

1 数据集简介 MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集,里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对电影的评分信息,详细请看下面的介绍。 1 links.csv 文件里面的内容是帮助你如何通过网站id在对应网站上找到对应的电影链接的。

【方向】

Pandas时序数据处理入门

图片来源:https://pixabay.com/ 作为一个几乎每天与时间序列数据打交道的人员,我发现panda Python包在时间序列的操作和分析方面有强大优势。 这篇关于panda时间序列数据处理的基本介绍应该可以带你入门时间序列分析。