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数据的可视化表示称为数据可视化。由于 Python 包在数据方面拥有出色的生态系统，因此它对于数据分析至关重要。以简单易懂的方式总结和呈现大量数据也有助于理解数据，无论数据多么复杂，以及数据的价值。它还有助于有效且清晰地传递信息。我们可以使用 Seaborn Pairplot 可视化数据集中变量之间的成对关系。将大量数据压缩到一个图形中，使数据具有 ... 阅读更多
在本文中，我们将学习使用 Python 了解 violinplot() 和 boxplot() 之间的区别。什么是小提琴图？小提琴图是一种统计图表，类似于箱线图，但在每侧都有一个旋转的核密度图。名称“小提琴图”来源于图表形状类似于小提琴的形状。小提琴图用于可视化数据集的分布，并显示数据在不同值处的概率密度。小提琴图显示了样本的数据分布，最厚的部分显示了值... 阅读更多
密度图密度图，也称为核密度估计 (KDE) 图，是数据的图形显示，显示了数据的概率密度函数 (PDF)。它用于可视化数据的分布并识别数据中的模式和趋势。密度图的目的是为您提供数据的潜在分布的可视化表示。它可以帮助您了解数据的形状和分布，并识别任何异常值或异常值。它还可以用于比较多个变量的分布或 ... 阅读更多
对数据帧应用条件对于程序员来说非常有益。我们可以验证数据以确保它适合我们的模型。我们可以通过应用条件来操作数据帧并从数据帧中过滤掉无关数据，从而改进数据可视化。在本文中，我们将对 PySpark 数据帧执行类似的操作，并从中删除行。Pyspark 提供实时数据处理。它是 Apache spark 的 API，允许程序员在本地 python 环境中创建 spark 框架。示例现在我们... 阅读更多
在本文中，我们将讨论根据一个或多个条件删除数据帧中行的不同方法。这些条件将应用于列，并且将相应地删除行。我们将使用 pandas 创建数据帧，因为它提供了多个函数来操作数据帧。我们还将创建一个数据集，该数据集将作为数据帧的参考，尽管创建数据集不是强制性的，我们也可以使用 CSV 文件或任何其他文档。Pandas 支持多种文件类型，包括：“CSV”，... 阅读更多
数据集包含各种各样的值。这些值可以是“字符串”、“整数”、“小数”、“布尔值”甚至“数据结构”。这些数据集非常有价值，可以用于各种目的。在数据集的帮助下，我们可以训练模型、解释结果、提出假设和构建应用程序。但是，有时数据集可能包含对我们的目的不必要的值。这些值称为“NaN”（非数字）。在本文中，我们将处理这些“NaN”或缺失值。我们的目标是删除包含任何... 阅读更多
什么是 Swarmplot() 和 Stripplot？在 python seaborn 中，swarmplot() 使用称为“蜜蜂群”的技术来定位点，该技术调整点以避免重叠。这将产生一个点分散且更容易区分的绘图，但类别内点的相对位置不会保留。而 stripplot() 将点定位在分类轴上，每个刻度一个类别。点不会调整以避免重叠，因此如果同一类别中有许多点，它们可能会重叠。特征 stripplot() swarmplot() 目的显示... 阅读更多
当我们处理复杂数据集时，我们需要能够快速处理数据并提供结果的框架。这就是 PySpark 发挥作用的地方。PySpark 是 Apache 社区开发的用于实时处理数据的工具。它是一个 API，用于在本地 python 环境中创建数据帧和解释结果。数据帧可以包含大量信息/数据，为了保持要解释的数据的相关性，我们进行了必要的更改。在本文中，我们将操作 PySpark 数据帧... 阅读更多
Seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 数据可视化包。它提供了一个精致的绘图工具，用于创建引人注目且具有教育意义的统计可视化效果。Seaborn 有助于解决 Matplotlib 的两个主要问题，它们是什么？我们现在认为，教授学生如何使用 ggplot2 的方法生成这些表示——这些方法需要更多代码，但更高级、更灵活且更透明——将使学生受益。在这里，使用 ggplot2 作为资源重建了 residPlot() 生成的基本绘图，以帮助用户从 residPlot() 切换到 ggplot2。功能 regplot() lmplot() residplot() 目的 绘制两个变量之间简单的线性回归模型 ... 阅读更多
PySpark DataFrame 是一个强大的实时数据处理框架，由 Apache Spark 开发人员开发。Spark 最初是用“Scala”编程语言编写的，为了扩大其覆盖范围和灵活性，构建了多个 API。这些 API 提供了一个接口，可用于在本地环境中运行 Spark 应用程序。其中一个 API 称为 PySpark，它是为 Python 环境开发的。PySpark DataFrame 也由行和列组成，但处理部分有所不同，因为它使用系统内（RAM）计算技术来处理数据。 ... 阅读更多