import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('PyDataStudio').getOrCreate()
我们将在这篇文章中使用企鹅数据集[2]。使用下面的脚本，我们将penguins.csv数据的修改版本保存在工作目录中。from seaborn import load_dataset
(load_dataset('penguins')
.drop(columns=['bill_length_mm', 'bill_depth_mm'])
.rename(columns={'flipper_length_mm': 'flipper',
'body_mass_g': 'mass'})
.to_csv('penguins.csv', index=False))
看一下两个库之间的语法比较。为了简洁，我们仅保留显示 PySpark 输出。# pandas
df = pd.read_csv('penguins.csv')
df.shape
# PySpark
df = spark.read.csv('penguins.csv', header=True, inferSchema=True)
df.count(), len(df.columns)(344, 5)# pandas
df.info()
# PySpark
df.printSchema()root
|-- species: string (nullable = true)
|-- island: string (nullable = true)
|-- flipper: double (nullable = true)
|-- mass: double (nullable = true)
|-- sex: string (nullable = true)# pandas
df.head()
# PySpark
df.show(5)+-------+---------+-------+------+------+
|species| island|flipper| mass| sex|
+-------+---------+-------+------+------+
| Adelie|Torgersen| 181.0|3750.0| Male|
| Adelie|Torgersen| 186.0|3800.0|Female|
| Adelie|Torgersen| 195.0|3250.0|Female|
| Adelie|Torgersen| null| null| null|
| Adelie|Torgersen| 193.0|3450.0|Female|
+-------+---------+-------+------+------+
only showing top 5 rowsdf.head(5)
.show()方法的输出更简洁，因此在查看数据集的top行时用.show()。选择列# pandas
df[['island', 'mass']].head(3)
# PySpark
df[['island', 'mass']].show(3)+---------+------+
| island| mass|
+---------+------+
|Torgersen|3750.0|
|Torgersen|3800.0|
|Torgersen|3250.0|
+---------+------+
only showing top 3 rowsdf.select('island', 'mass').show(3)
df.select(['island', 'mass']).show(3)# pandas
df[df['species']=='Gentoo'].head()
# PySpark
df[df['species']=='Gentoo'].show(5)+-------+------+-------+------+------+
|species|island|flipper| mass| sex|
+-------+------+-------+------+------+
| Gentoo|Biscoe| 211.0|4500.0|Female|
| Gentoo|Biscoe| 230.0|5700.0| Male|
| Gentoo|Biscoe| 210.0|4450.0|Female|
| Gentoo|Biscoe| 218.0|5700.0| Male|
| Gentoo|Biscoe| 215.0|5400.0| Male|
+-------+------+-------+------+------+
only showing top 5 rowsdf.filter(df['species']=='Gentoo').show(5) df.filter("species=='Gentoo'").show(5) # pandas
df[df['species'].isin(['Chinstrap', 'Gentoo'])].head()
df[df['species'].str.match('G.')] .head()
df[df['flipper'].between(225,229)].head()
df[df['mass'].isnull()].head()1b df.loc[df['species']!='Gentoo'].head()
df[~df['species'].isin(['Chinstrap', 'Gentoo'])].head()
df[-df['species'].str.match('G.')].head()
df[~df['flipper'].between(225,229)].head()
df[df['mass'].notnull()].head()6 df[(df['mass']<3400) & (df['sex']=='Male')].head()
df[(df['mass']<3400) | (df['sex']=='Male')].head()
# PySpark
df[df['species'].isin(['Chinstrap', 'Gentoo'])].show(5)
df[df['species'].rlike('G.')].show(5)
df[df['flipper'].between(225,229)].show(5)
df[df['mass'].isNull()].show(5)1b df[df['species']!='Gentoo'].show(5)
df[~df['species'].isin(['Chinstrap', 'Gentoo'])].show(5)
df[~df['species'].rlike('G.')].show(5)
df[~df['flipper'].between(225,229)].show(5)
df[df['mass'].isNotNull()].show(5)
df[(df['mass']<3400) & (df['sex']=='Male')].show(5)
df[(df['mass']<3400) |(df[ 'sex']=='Male')].show(5)# pandas
df.nsmallest(5, 'mass')
# PySpark
df[df['mass'].isNotNull()].orderBy('mass').show(5)+---------+------+-------+------+------+
| species|island|flipper| mass| sex|
+---------+------+-------+------+------+
|Chinstrap| Dream| 192.0|2700.0|Female|
| Adelie|Biscoe| 184.0|2850.0|Female|
| Adelie|Biscoe| 181.0|2850.0|Female|
| Adelie|Biscoe| 187.0|2900.0|Female|
| Adelie| Dream| 178.0|2900.0|Female|
+---------+------+-------+------+------+
only showing top 5 rowsdf.orderBy(‘mass’).show(5).sort()# pandas
df.nlargest(5, 'mass')
# PySpark
df.sort('mass', ascending=False).show(5)+-------+------+-------+------+----+
|species|island|flipper| mass| sex|
+-------+------+-------+------+----+
| Gentoo|Biscoe| 221.0|6300.0|Male|
| Gentoo|Biscoe| 230.0|6050.0|Male|
| Gentoo|Biscoe| 220.0|6000.0|Male|
| Gentoo|Biscoe| 222.0|6000.0|Male|
| Gentoo|Biscoe| 229.0|5950.0|Male|
+-------+------+-------+------+----+
only showing top 5 rowsdf.sort(df['mass'].desc()).show(5)
df.orderBy('mass', ascending=False).show(5)
df.orderBy(df['mass'].desc( )).show(5)# pandas
df.sort_values(['mass', 'flipper'], ascending=False).head()
# PySpark
df.orderBy(['mass', 'flipper'], ascending=False).show(5)+-------+------+-------+------+----+
|species|island|flipper| mass| sex|
+-------+------+-------+------+----+
| Gentoo|Biscoe| 221.0|6300.0|Male|
| Gentoo|Biscoe| 230.0|6050.0|Male|
| Gentoo|Biscoe| 222.0|6000.0|Male|
| Gentoo|Biscoe| 220.0|6000.0|Male|
| Gentoo|Biscoe| 229.0|5950.0|Male|
+-------+------+-------+------+----+
only showing top 5 rowsdf.orderBy('mass', 'flipper', ascending=False).show(5)# pandas
df.sort_values(['mass', 'flipper'], ascending=[True, False]).head()
# PySpark
df[df['mass'].isNotNull()]\
.sort('mass', 'flipper', ascending=[True, False]).show(5)+---------+---------+-------+------+------+
| species| island|flipper| mass| sex|
+---------+---------+-------+------+------+
|Chinstrap| Dream| 192.0|2700.0|Female|
| Adelie| Biscoe| 184.0|2850.0|Female|
| Adelie| Biscoe| 181.0|2850.0|Female|
| Adelie|Torgersen| 188.0|2900.0|Female|
| Adelie| Biscoe| 187.0|2900.0|Female|
+---------+---------+-------+------+------+
only showing top 5 rowsdf[df['mass'].isNotNull()]\
.orderBy(df['mass'].asc(), df['flipper'].desc()).show(5)# pandas
df.agg({'flipper': 'mean'})
# PySpark
df.agg({'flipper': 'mean'}).show()+------------------+
| avg(flipper)|
+------------------+
|200.91520467836258|
+------------------+# pandas
df.agg({'flipper': ['min', 'max']})
# PySpark
from pyspark.sql import functions as F
df.agg(F.min('flipper'), F.max('flipper')).show()+------------+------------+
|min(flipper)|max(flipper)|
+------------+------------+
| 172.0| 231.0|
+------------+------------+# pandas
df['species'].unique()
# PySpark
df.select('species').distinct().show()+---------+
| species|
+---------+
| Gentoo|
| Adelie|
|Chinstrap|
+---------+# pandas
df['species'].nunique()
# PySpark
df.select('species').distinct().count()# pandas
df.groupby('species')['mass'].mean()
# PySpark
df.groupBy('species').agg({'mass': 'mean'}).show()+---------+------------------+
| species| avg(mass)|
+---------+------------------+
| Gentoo| 5076.016260162602|
| Adelie| 3700.662251655629|
|Chinstrap|3733.0882352941176|
+---------+------------------+# pandas
df.groupby('species').agg({'flipper': 'sum',
'mass': 'mean'})
# PySpark
df.groupBy('species').agg({'flipper': 'sum',
'mass': 'mean'}).show()+---------+------------+--------------+
| species|sum(flipper)| avg(mass)|
+---------+------------+--------------+
| Gentoo| 26714.0| 5076.01626016|
| Adelie| 28683.0| 3700.66225165|
|Chinstrap| 13316.0|3733.088235294|
+---------+------------+--------------+# pandas
df.groupby('species').mean()
# PySpark
df.groupBy('species').mean().show()+---------+--------------+--------------+
| species| avg(flipper)| avg(mass)|
+---------+--------------+--------------+
| Gentoo| 217.186991869| 5076.01626016|
| Adelie|189.9536423841| 3700.66225165|
|Chinstrap| 195.823529411|3733.088235294|
+---------+--------------+--------------+我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
Rackup通过Rack的默认处理程序成功运行任何Rack应用程序。例如:classRackAppdefcall(environment)['200',{'Content-Type'=>'text/html'},["Helloworld"]]endendrunRackApp.new但是当最后一行更改为使用Rack的内置CGI处理程序时，rackup给出“NoMethodErrorat/undefinedmethod`call'fornil:NilClass”:Rack::Handler::CGI.runRackApp.newRack的其他内置处理程序也提出了同样的反对意见。例如Rack
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
无论您是想搭建桌面端、WEB端或者移动端APP应用，HOOPSPlatform组件都可以为您提供弹性的3D集成架构，同时，由工业领域3D技术专家组成的HOOPS技术团队也能为您提供技术支持服务。如果您的客户期望有一种在多个平台（桌面/WEB/APP，而且某些客户端是“瘦”客户端）快速、方便地将数据接入到3D应用系统的解决方案，并且当访问数据时，在各个平台上的性能和用户体验保持一致，HOOPSPlatform将帮助您完成。利用HOOPSPlatform，您可以开发在任何环境下的3D基础应用架构。HOOPSPlatform可以帮您打造3D创新型产品，HOOPSSDK包含的技术有：快速且准确的CAD
本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流，在人体运动的基础上，添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供，数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照：https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming，开始向Unity3D广播数据；MotionVenus中设置->选项选择Unit
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目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称