使用Pandas进行数据清洗

Pandas是一个强大的数据处理库，支持数据的加载、清洗、转换和操作。以下是一些常用的数据清洗操作：

• 处理缺失值： 使用pandas.DataFrame.dropna()或pandas.DataFrame.fillna()方法来删除或填充缺失值。
• 处理重复值： 使用pandas.DataFrame.duplicated()和pandas.DataFrame.drop_duplicates()来识别和删除重复数据。
• 数据类型转换： 使用pandas.to_numeric()、pandas.to_datetime()等方法将数据转换为所需的类型。

使用Matplotlib进行数据可视化

Matplotlib是一个功能强大的绘图库，支持多种图表类型，如折线图、柱状图、散点图等。以下是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 3, 5, 7, 11]plt.plot(x, y, '')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.title('简单折线图')plt.show()

使用Seaborn进行高级可视化

Seaborn基于Matplotlib构建，提供了更高级的绘图功能，特别适合绘制统计图表。以下是一个示例：

import seaborn as snsimport pandas as pdimport numpy as np# 创建示例数据data = pd.DataFrame({    'x': np.random.rand(50),    'y': np.random.rand(50),    'group': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], 50)})# 绘制散点图sns.scatterplot(x='x', y='y', hue='group', data=data)plt.title('Seaborn散点图')plt.show()

使用Scikit-learn进行机器学习

以下是一个简单的机器学习示例：

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# 创建示例数据X = np.random.rand(100, 1)y = 2 * X + 3 + np.random.randn(100, 1)# 分割数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 创建线性回归模型model = LinearRegression()# 拟合模型model.fit(X_train, y_train)# 预测y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print(f"均方误差: {mse}")

使用PySpark进行大数据分析

以下是一个PySpark的示例：

from pyspark import SparkContextfrom pyspark.sql import SQLContext# 初始化Spark上下文sc = SparkContext()sqlContext = SQLContext(sc)# 创建示例数据data = [("Java", 10000), ("Python", 5000), ("C#", 4000), ("JavaScript", 3000)]rdd = sc.parallelize(data)# 转换为DataFramedf = sqlContext.createDataFrame(rdd, ["Language", "Popularity"])# 显示DataFramedf.show()