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| 文件名: 在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍.docx | |
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【在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍】只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据。 这篇文章简单介绍了在Python中利用Pandas处理大数据的过程,Pandas库的使用能够很好地展现数据结构,是近来Python项目中经常被使用使用的热门技术,需要的朋友可以参考下 在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Python：2.7.6 Pandas：0.15.0 IPython notebook：2.0.0 [hide][/hide] 信息来源：脚本之家 |
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