如何利用pandas、matplotlib和seaborn來(lái)分析臟數(shù)據(jù)？在工具方面，Seaborn是Matplotlib的擴(kuò)展和二次封裝。我認(rèn)為Matplotlib足以進(jìn)行日常數(shù)據(jù)分析。通常，臟數(shù)據(jù)分

如何利用pandas、matplotlib和seaborn來(lái)分析臟數(shù)據(jù)？

在工具方面，Seaborn是Matplotlib的擴(kuò)展和二次封裝。我認(rèn)為Matplotlib足以進(jìn)行日常數(shù)據(jù)分析。

通常，臟數(shù)據(jù)分析可分為以下步驟：

1。數(shù)據(jù)讀取：根據(jù)數(shù)據(jù)源文件的文件類型，panda的讀取方式可以是：csv、read table、read excel、read sql、read json、read HTML、dataframe。

2、查看數(shù)據(jù)信息：主要使用descripe和info兩種方式，也可以直接使用panda的繪圖功能來(lái)可視化數(shù)據(jù)。

3、異常和缺失數(shù)據(jù)處理：主要采用dropna和fillna兩種方法。對(duì)異常和缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，處理后的數(shù)據(jù)將直觀顯示

4。如果是機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)，則需要再次進(jìn)行規(guī)范化。

5、數(shù)據(jù)處理后，寫入文件進(jìn)行調(diào)用。我通常使用to_uucsv方法。

如何用python讀取json文件里指定的數(shù)據(jù)？

如何獲得DataFrame.pct？

pyspark讀/寫數(shù)據(jù)幀[R

1。連接火花塞2。創(chuàng)建dataframe 2.1。從變量2.2創(chuàng)建。從變量2.3創(chuàng)建。閱讀json2.4。閱讀csv2.5。閱讀mysql2.61.數(shù)據(jù)幀創(chuàng)建2.7。從柱存儲(chǔ)2.8的拼花地板讀取。閱讀蜂巢2.9。從HDFS讀取以直接使用讀取.csv也可以用同樣的方法。R 3。保存數(shù)據(jù)3.1。寫入CSV 3.2。保存到拼花3.3。寫入配置單元3.4。寫入HDFS 3.5。寫入MySQL