摘要：
http://127.0.01:9870/dfshealth.html#tab-overview 阅读全文
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替换WORD中的换行符，查找并替换^p为空 阅读全文
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Visual Studio 2015 开发的 C++ 应用程序所必需的 https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=48145 阅读全文
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import pyarrow.parquet as pq from pyarrow import fs # 创建Hadoop文件系统对象 fs = fs.LocalFileSystem() hadoop_path = "hdfs://<your-hdfs-address>/<csv-file>" # 阅读全文
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删除空值 在一些情况下会删除有空值、缺失不全的数据，df.dropna可以执行这种操作： df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列 df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除 df.dropn 阅读全文
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替换数据 replace方法可以对数据进行批量替换： s.replace(0, 5) # 将列数据中的0换为5 df.replace(0, 5) # 将数据中的所有0换为5 df.replace([0, 1, 2, 3], 4) # 将0～3全换成4 df.replace([0, 1, 2, 3], 阅读全文
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修改数值 在Pandas中修改数值非常简单，先筛选出需要修改的数值范围，再为这个范围重新赋值。 df.iloc[0,0] # 查询值 # 'Liver' df.iloc[0,0] = 'Lily' # 修改值 df.iloc[0,0] # 查看结果 # 'Lily' 以上修改了一个具体的数值，还可以 阅读全文
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指定列df.assign() df.assign(k=v)为指定一个新列的操作，k为新列的列名，v为此列的值，v必须是一个与原数据同索引的Series。今后我们会频繁用到它，它在链式编程技术中相当重要，因此这里专门介绍一下。我们平时在做数据探索分析时会增加一些临时列，如果新列全部使用赋值的方式生成， 阅读全文
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执行表达式df.eval() df.eval()与之前介绍过的df.query()一样，可以以字符的形式传入表 达式，增加列数据。下面以增加总分为例： # 传入求总分表达式 df.eval('total = Q1+Q3+Q3+Q4') ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 total 阅读全文
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增加行 可以使用loc[]指定索引给出所有列的值来增加一行数据。目前我们的df最大索引是99，增加一条索引为100的数据： # 新增索引为100的数据 df.loc[100] = ['tom', 'A', 88, 88, 88, 88] df ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 0 阅读全文