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spark SQL是spark的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象就是DataFrame。
在Python中,处理面板数据(Panel Data)通常使用pandas库,特别是当数据以DataFrame或Panel(尽管Panel在较新版本的pandas中已被弃用)的形式存在时。然而,由于Panel的弃用,现代做法通常是将面板数据重塑为具有多层索引的DataFrame。
创建华丽的数据展示表格:使用Plottable库让DataFrame样式变得简单
在Python的pandas库中,DataFrame对象的赋值操作默认会返回一个新的对象,而不是原始对象的引用。
上一篇文章中,我们介绍了通过pandas读取数据到DataFrame中之后,对DataFrame中数据的操作方式,这篇文章我们继续来介绍:数据清洗。
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