Python – Spark != Pandas + Big Data

Spark != Pandas + 大數據支持 Pandas 和 Spark 操作相同類型的資料—表。然而,他們與之互動的方式卻截然不同。 然而,許多程式設計師經常將他們的學習從 Pandas 擴展到 Spark,假設類似的設計,這會導致效能瓶頸。 今天我給大家舉個例子。 注意:如果您想要一個適合初學者的資源來學習 PySpark,我在這裡介紹了它:不要停留在 Pandas 和 Sklearn!使用 PySpark 開始使用 Spark DataFrames 和大數據 M L。 背景 Spark 中可以執行兩種類型的操作: 轉換:從現有的 DataFrame 建立新的 DataFrame。 操作:這些操作會觸發資料幀上轉換的執行。 為了給您更多上下文,Spark 使用操作,因為與 Pandas 等常見 DataFrame 庫不同,Spark 轉換遵循惰性求值。 惰性評估意味著轉換不會立即產生結果。 相反,計算會延後到觸發某個操作為止,例如: 查看/列印資料。 將資料寫入儲存來源。 將資料轉換為Python列表等。 透過延遲評估 Spark 轉換並僅在需要時執行它們,Spark 可以建立邏輯執行計劃並應用任何可能的最佳化。 然而,這裡還有一個被忽視的警告,可能會導致冗餘計算。因此,如果處理不當,它會大幅減慢 Spark 程式的執行工作流程。 讓我們更詳細地了解一下。 惰性評估問題 …

2024 年最適合開發者使用的 Python 套件

2024 年最適合開發者使用的 Python 套件 您尋找最好的 Python 套件嗎?好吧,你來對地方了..!!在開始列出這個清單之前,讓我們先討論一下為什麼 Python 是最佳選擇。 什麼是 Python 套件? Python 套件是一種將相關 Python 模組組織到目錄層次結構中的方法。它有助於建立程式碼以實現更好的組織和可重複使用性。 套件包含一個名為“init.py”的特殊文件,它表示該目錄應被視為套件。 Python 套件使管理和分發相關模組集變得更加容易,從而提供了模組化且有組織的程式碼組織方法。 為了有效地管理大量模組,必須有系統地將它們分組和排列。在 Python 中,套件是指包含一組模組的目錄。與在資料夾和子資料夾中組織電腦檔案的方式非常相似,Python 允許您將模組建置為套件和子套件以增強組織。 為什麼 Python 是最佳選擇? 眾所周知,Python 是可用來學習(和實現)機器學習技術的最佳語言之一,原因如下。 以下是Python流行的幾個重要原因: 它擁有大量的圖書館。 由於其簡單易用,它是初學者級別的程式語言。 可移植性是Python 廣泛流行的另一個原因。 Python的程式設計語法簡單易學,與C、Java、C++相比程度較高 最好的 Python 套件: 以下是一些最好的 Python 套件和函式庫,它們將幫助您加快開發速度。 NumPy 官方網站| GitHub | PyPI |Awesome NumPy是重要的 Python 包,在科學計算方面表現出色。它的功能擴展到處理聲波、處理影像和各種二進位函數。憑藉其豐富的功能集,NumPy 成為機器學習領域開發人員和專家的首選。 特徵: 高效能N維數組對象 互動的 通用資料的多維容器 直覺的 …