python 是世界上最流行的软件开发和数据科学语言之一。今年早些时候, stack 溢出将python 列为最 “想要” 的语言。学习 python 的时间从来没有这么好过。而如果你精通语言, 继续扩大你的技能是最重要的。在这篇文章中, 我们将介绍有关使用 python 执行数据科学的 dzone 上的一些最佳教程。
dzone 数据科学的最佳 python
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python: 阅读马克·尼杰姆的 json 文件。在玩一些代码来旋转 aws 实例时, 使用fabric和boto在 json 文件中定义一组默认属性, 然后将其加载到脚本中, 此开发人员遇到了一些问题。所以他做了一个教程!
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python csv 文件:由迈克·德里斯科尔阅读和写作。鼠标与 python背后的思想提供了一个如何使用 python 语言分析 csv 数据的教程。您将学习如何导入必要的库, 并使用正确的函数来读取和写入 csv 文件。
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熊猫: 找到马克·尼杰姆的列场为空的行。快速查看使用 pandas 库运行数据行和列以查找空值所需的代码。这是一个伟大的代码, 以及那些开始与熊猫和 python 数据科学。
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pyspark 数据框架教程: kislay keshari 的数据框架简介。快速、高级地了解 pyspark 在引擎盖下的工作原理, 然后进行编码练习, 演示如何使用 pyspark 框架工作对大数据集运行分析。如果您开始使用 python 作为数据科学的语言, 这是学习查询、排序、筛选和分组数据的好方法。
- 上传文件与 python 由大卫·利德尔.为了执行数据分析, 您需要能够上传数据。在本教程中, 软件工程师向我们介绍如何使用 python 语言从 api 上传文件和数据。
关于 python 和大数据的 dzone 出版物
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dzone 的《大数据指南: 流处理、统计和可扩展性》 , 由 jonas bonér、arjuna chala、wolf ruzicka、liz bennett、sunil kappal 和 tom smith 发表文章。大数据是新的竞争优势, 对企业来说是必要的。随着区块链技术、云和物联网为大数据增加了新的维度, 我们看到了新的大数据存储和分析应用程序的创建和增长, 从而从数据中提取价值。2018年大数据指南将探索大数据的演变, 提供大数据参考架构的案例研究, 并为您留下扩展大数据架构的知识
com/refcardz/core-python？chapter=1 “target =” _ black “> 核心 python: 创建美丽的代码与一个解释, 动态类型的 langauge 由 ivan Mushketyk, naomi ceder 和 mike driscoll。python 是一种解释的、动态类型化的语言。python 使用缩进来创建可读的、甚至是漂亮的代码。借助 python 的大量内置库, 它可以处理许多作业, 而无需进一步的库, 使您几乎可以立即编写有用的代码。但是, python 广泛的外部库网络使您可以轻松地根据您的需求添加功能.
