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  • python 大数据入门教程

    千次阅读 2018-12-07 17:35:38
    Python大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们。 Python数据分析与挖掘技术概述 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计...

    Python在大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们。

    Python数据分析与挖掘技术概述

    所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计平均数,标准差等信息,数据分析的数据量可能不会太大,而数据挖掘,是指对大量的数据进行分析与挖倔,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等。
    数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求,实现信息的个性化推送,发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

    预先善其事必先利其器

    我们首先聊聊数据分析的模块有哪些:

    1. numpy 高效处理数据,提供数组支持,很多模块都依赖它,比如pandas,scipy,matplotlib都依赖他,所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。
    2. pandas 主要用于进行数据的采集与分析
    3. scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算,并提供了很多高等数据处理功能,比如积分,微分方程求样等。
    4. matplotlib 作图模块,结合其他数据分析模块,解决可视化问题
    5. statsmodels 这个模块主要用于统计分析
    6. Gensim 这个模块主要用于文本挖掘
    7. sklearn,keras 前者机器学习,后者深度学习。

    下面就说说这些模块的基础使用。

    numpy模块安装与使用

    安装:
    下载地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
    我这里下载的包是1.11.3版本,地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
    下载好后,使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
    安装的numpy版本一定要是带mkl版本的,这样能够更好支持numpy

    numpy简单使用

    import numpy
    
    x=numpy.array([11,22,33,4,5,6,7,])  #创建一维数组
    x2=numpy.array([['asfas','asdfsdf','dfdf',11],['1iojasd','123',989012],["jhyfsdaeku","jhgsda"]])    #创建二维数组,注意是([])
    
    x.sort()   #排序,没有返回值的,修改原处的值,这里等于修改了X
    x.max()    # 最大值,对二维数组都管用
    x.min()    # 最小值,对二维数组都管用
    x1=x[1:3]   # 取区间,和python的列表没有区别

    生成随机数

    主要使用numpy下的random方法。

    #numpy.random.random_integers(最小值,最大值,个数)  获取的是正数
    data = numpy.random.random_integers(1,20000,30)   #生成整形随机数
    #正态随机数  numpy.random.normal(均值,偏离值,个数)  偏离值决定了每个数之间的差 ,当偏离值大于开始值的时候,那么会产生负数的。
    data1 = numpy.random.normal(3.2,29.2,10)    # 生成浮点型且是正负数的随机数

    pandas

    使用pip install pandas即可

    直接上代码:
    下面看看pandas输出的结果, 这一行的数字第几列,第一列的数字是行数,定位一个通过第一行,第几列来定位:

    print(b)
          0     1     2    3    
    0     1     2     3  4.0
    1  sdaf  dsaf  18hd  NaN
    2  1463  None  None  NaN

    常用方法如下:

    import pandas
    a=pandas.Series([1,2,3,34,])   # 等于一维数组
    b=pandas.DataFrame([[1,2,3,4,],["sdaf","dsaf","18hd"],[1463]])   # 二维数组
    print(b.head())  # 默认取头部前5行,可以看源码得知
    print(b.head(2))  # 直接传入参数,如我写的那样
    print(b.tail())   # 默认取尾部前后5行
    print(b.tail(1))     # 直接传入参数,如我写的那样

    下面看看pandas对数据的统计,下面就说说每一行的信息

    # print(b.describe())   # 显示统计数据信息
             3      # 3表示这个二维数组总共多少个元素
    count  1.0      # 总数
    mean   4.0      # 平均数
    std    NaN      # 标准数
    min    4.0      # 最小数
    25%    4.0      # 分位数
    50%    4.0      # 分位数
    75%    4.0      # 分位数
    max    4.0      # 最大值

    转置功能:把行数转换为列数,把列数转换为行数,如下所示:

    print(b.T)   # 转置
       0     1     2   
    0  1  sdaf  1463
    1  2  dsaf  None
    2  3  18hd  None
    3  4   NaN   NaN

    通过pandas导入数据

    pandas支持多种输入格式,我这里就简单罗列日常生活最常用的几种,对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

    CSV文件

    csv文件导入后显示输出的话,是按照csv文件默认的行输出的,有多少列就输出多少列,比如我有五列数据,那么它就在prinit输出结果的时候,就显示五列

    csv_data = pandas.read_csv('F:\Learnning\CSDN-python大数据\hexun.csv')
    print(csv_data)

    excel表格

    依赖于xlrd模块,请安装它。
    老样子,原滋原味的输出显示excel本来的结果,只不过在每一行的开头加上了一个行数

    excel_data = pandas.read_excel('F:\Learnning\CSDN-python大数据\cxla.xls')
    print(excel_data)

    读取SQL

    依赖于PyMySQL,所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候,需要制定两个参数,第一个是sql语句,第二个是sql连接实例。

    conn=pymysql.connect(host="127.0.0.1",user="root",passwd="root",db="test")
    sql="select * from fortest"
    e=pda.read_sql(sql,conn)

    读取HTML

    依赖于lxml模块,请安装它。
    对于HTTPS的网页,依赖于BeautifulSoup4,html5lib模块。
    读取HTML只会读取HTML里的表格,也就是只读取<table>标签包裹的内容.

    html_data = pandas.read_html('F:\Learnning\CSDN-python大数据\shitman.html')   # 读取本地html文件。
    html_from_online = pandas.read_html('https://book.douban.com/')  # 读取互联网的html文件
    print(html_data)
    print('html_from_online')

    显示的是时候是通过python的列表展示,同时添加了行与列的标识

    读取txt文件

    输出显示的时候同时添加了行与列的标识

    text_data = pandas.read_table('F:\Learnning\CSDN-python大数据\dforsay.txt')
    print(text_data)

    scipy

    安装方法是先下载whl格式文件,然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

    matplotlib 数据可视化分析

    我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。

    下面请看代码:

    from matplotlib import  pylab
    import numpy
    # 下面2行定义X轴,Y轴
    x=[1,2,3,4,8]
    y=[1,2,3,4,8]
    # plot的方法是这样使用(x轴数据,y轴数据,展现形式)
    pylab.plot(x,y)   # 先把x,y轴的信息塞入pylab里面,再调用show方法来画图
    pylab.show()    # 这一步开始画图,默认是至线图

    画出的图是这样的:
    image

    下面说说修改图的样式

    关于图形类型,有下面几种:

    1. 直线图(默认)
    2. - 直线
    3. -- 虚线
    4. -. -.形式
    5. : 细小虚线

    关于颜色,有下面几种:

    1. c-青色
    2. r-红色
    3. m-品红
    4. g-绿色
    5. b-蓝色
    6. y-黄色
    7. k-黑色
    8. w-白色

    关于形状,有下面几种:

    1. s 方形
    2. * 星形
    3. p 五角形

    我们还可以对图稍作修改,添加一些样式,下面修改圆点图为红色的点,代码如下:

    pylab.plot(x,y,'or')   # 添加O表示画散点图,r表示red
    pylab.show()

    image

    我们还可以画虚线图,代码如下所示:

    pylab.plot(x,y,'r:')
    pylab.show()

    还可以给图添加上标题,x,y轴的标签,代码如下所示

    pylab.plot(x,y,'pr--')   #p是图形为五角星,r为红色,--表示虚线
    pylab.title('for learnning')   # 图形标题
    pylab.xlabel('args')   # x轴标签
    pylab.ylabel('salary')   # y轴标签
    pylab.xlim(2)    # 从y轴的2开始做线
    pylab.show()

    image

    直方图

    利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

    data1 = numpy.random.normal(5.0,4.0,10)   # 正态随机数
    pylab.hist(data1)
    pylab.show()

    image
    Y轴为出现的次数,X轴为这个数的值(或者是范围)

    还可以指定直方图类型通过histtype参数:

    图形区别语言无法描述很详细,大家可以自信尝试。

    1. bar :is a traditional bar-type histogram. If multiple data
      are given the bars are aranged side by side.
    2. barstacked :is a bar-type histogram where multiple
      data are stacked on top of each other.
    3. step :generates a lineplot that is by default
      unfilled.
    4. stepfilled :generates a lineplot that is by default
      filled.

    举个例子:

    sty=numpy.arange(1,30,2)
    pylab.hist(data1,histtype='stepfilled')
    pylab.show() 

    image

    子图功能

    什么是子图功能呢?子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图,每个一小图为大画板的子图。
    我们知道生成一个图是使用plot功能,子图就是subplog。代码操作如下:

    #subplot(行,列,当前区域)
    pylab.subplot(2,2,1)   # 申明一个大图里面划分成4块(即2*2),子图使用第一个区域(坐标为x=1,y=1)
    pylab.subplot(2,2,2)  # 申明一个大图里面划分成4块(即2*2),子图使用第二个区域(坐标为x=2,y=2)
    x1=[1,4,6,9]
    x2=[3,21,33,43]
    pylab.plot(x1,x2)   # 这个plot表示把x,y轴数据塞入前一个子图中。我们可以在每一个子图后使用plot来塞入x,y轴的数据
    pylab.subplot(2,1,2)  # 申明一个大图里面划分成2块(即),子图使用第二个区域(坐标为x=1,y=2)
    pylab.show()

    实践小例子

    我们现在可以通过一堆数据来绘图,根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下,这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。
    先说说这个csv的文件结构,第一列是序号,第二列是每篇文章的URL,第三列每篇文章的阅读数,第四列是每篇评论数。
    我们的需求就是把评论数作为Y轴,阅读数作为X轴,所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值,在对这一行的值做切片处理,获取下标为3(阅读数)和4(评论数)的值,但是,这里只是一行的值,我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数,那怎么办?聪明的你会说,我自定义2个列表,我遍历下这个csv文件,把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里,这不就行了嘛。呵呵,其实有一个更快捷的方法,那么就是使用T转置方法,这样再通过values方法,就能直接获取这一评论数和阅读数了,此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图,那么就OK了。了解思路后,那么就写吧。

    下面看看代码:

    
    csv_data = pandas.read_csv('F:\Learnning\CSDN-python大数据\hexun.csv')
    dt = csv_data.T   # 装置下,把阅读数和评论数转为行
    readers=dt.values[3]   
    comments = dt.values[4]
    pylab.xlabel(u'reads')
    pylab.ylabel(u'comments')   # 打上标签
    pylab.title(u"The Article's reads and comments")
    pylab.plot(readers,comments,'ob')
    pylab.show()

    image

     

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  • 该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼经常有初学者问我,自己想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。。。。。。。如果自己很迷茫,为了这些原因想往...

    该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼

    经常有初学者问我,自己想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。。。。。。。如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么我就想问一下,你的专业是什么,对于计算机/软件,你的兴趣是什么?是计算机专业,对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣?是软件专业,对软件开发、编程、写代码感兴趣?还是数学、统计学专业,对数据和数字特别感兴趣。

    其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向,平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易,哪个前景好,哪个钱多。

    先扯一下大数据的4V特征:

    l 数据量大,TB->PB

    l 数据类型繁多,结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等;

    l 商业价值高,但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来;

    l 处理时效性高,海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。

    现如今,正式为了应对大数据的这几个特点,开源的大数据框架越来越多,越来越强,先列举一些常见的:

    文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

    离线计算:Hadoop MapReduce、Spark

    流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、Heron

    K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB

    资源管理:YARN、Mesos

    日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana

    消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

    查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

    分布式协调服务:Zookeeper

    集群管理与监控:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

    数据挖掘、机器学习:Mahout、Spark MLLib

    数据同步:Sqoop

    任务调度:Oozie

    ……

    眼花了吧,上面的有30多种吧,别说精通了,全部都会使用的,估计也没几个。

    下面我主要说一下第二个方向(开发/设计/架构)

    第一章:初识Hadoop

    1.1 学会百度与Google

    不论遇到什么问题,先试试搜索并自己解决。

    Google首选,翻不过去的,就用百度吧。

    1.2 参考资料首选官方文档

    特别是对于入门来说,官方文档永远是首选文档。

    相信搞这块的大多是文化人,英文凑合就行,实在看不下去的,请参考第一步。

    1.3 先让Hadoop跑起来

    Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖,现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。

    关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么:

    l Hadoop 1.0、Hadoop 2.0

    l MapReduce、HDFS

    l NameNode、DataNode

    l JobTracker、TaskTracker

    l Yarn、ResourceManager、NodeManager

    自己搭建Hadoop,请使用第一步和第二步,能让它跑起来就行。

    建议先使用安装包命令行安装,不要使用管理工具安装。

    另外:Hadoop1.0知道它就行了,现在都用Hadoop 2.0.

    1.4 试试使用Hadoop

    HDFS目录操作命令;

    上传、下载文件命令;

    提交运行MapReduce示例程序;

    打开Hadoop WEB界面,查看Job运行状态,查看Job运行日志。

    知道Hadoop的系统日志在哪里。

    1.5 你该了解它们的原理了

    MapReduce:如何分而治之;

    HDFS:数据到底在哪里,什么是副本;

    Yarn到底是什么,它能干什么;

    NameNode到底在干些什么;

    ResourceManager到底在干些什么;

    1.6 自己写一个MapReduce程序

    请仿照WordCount例子,自己写一个(照抄也行)WordCount程序,

    打包并提交到Hadoop运行。

    你不会Java?Shell、Python都可以,有个东西叫Hadoop Streaming。

    如果你认真完成了以上几步,恭喜你,你的一只脚已经进来了。

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  • 本书系统地讲解了大数据处理相关的过程,并通过Python程序的例子讲解了如何使用Python语言对数据进行采集、存储、分析及可视化。本书的章节设计以目标为导向,首先介绍大数据处理各个环节要做什么事情,然后讲解如何...

    本书系统地讲解了大数据处理相关的过程,并通过Python程序的例子讲解了如何使用Python语言对数据进行采集、存储、分析及可视化。本书的章节设计以目标为导向,首先介绍大数据处理各个环节要做什么事情,然后讲解如何使用Python达到对应的目标。

    本书有配套的课件、代码和课后练习题答案,有需要的读者可登录出版社网站,免费下载。书中给出的例子和数据文件都保存在source目录下对应章节的子目录下。

    目录

    第1章 大数据基础1

    1.1 什么是大数据1

    1.2 大数据处理涉及哪些方面3

    1.3 为什么用Python解决大数据的问题5

    1.4 关于编程的注意事项7

    练习题7

    第2章 Python环境的准备8

    2.1 Python环境的准备8

    2.1.1 Python8

    2.1.2 Anaconda10

    2.2 集成开发环境12

    2.2.1 PyCharm12

    2.2.2 Spyder15

    2.2.3 IPython和Jupyter18

    2.3 包的管理和维护19

    2.3.1 pip20

    2.3.2 conda和Anaconda22

    2.4 大数据处理常用的扩展包26

    2.4.1 NumPy26

    2.4.2 Pandas26

    2.4.3 Matplotlib27

    2.4.4 SciPy27

    2.4.5 scikit-learn28

    练习题28

    第3章 大数据获取29

    3.1 如何获取数据29

    3.2 HTML的基础知识30

    3.2.1 HTML页面的获取与显示30

    3.2.2 单次请求与响应32

    3.2.3 HTML网页内容和结构34

    3.3 HTML页面的解析36

    3.3.1 使用正则表达式提取信息36

    3.3.2 使用XPath提取信息44

    3.3.3 使用BeautifulSoup提取信息47

    3.4 页面的获取59

    3.4.1 使用urllib60

    3.4.2 使用requests库获取网页67

    3.4.3 使用selenium获取网页74

    3.4.4 网页抓取面临的问题79

    3.5 Python爬虫框架Scrapy82

    练习题87

    第4章 大数据存储90

    4.1 文件存储91

    4.1.1 CSV92

    4.1.2 XML97

    4.1.3 JSON103

    4.1.4 Excel108

    4.2 数据库存储110

    4.2.1 关系型数据库通用流程110

    4.2.2 SQLite关系型数据库113

    4.2.3 MySQL关系型数据库118

    4.2.4 NoSQL数据库125

    练习题129

    第5章 大数据的数学基础132

    5.1 基本的数据结构和运算132

    5.1.1 数组对象的创建与属性132

    5.1.2 数组对象的元素级运算138

    5.2 矩阵运算141

    5.2.1 数组的合并、拆分及切片141

    5.2.2 矩阵的乘积与线性代数144

    5.3 统计与概率计算150

    5.4 随机数生成153

    练习题157

    第6章 数据预处理158

    6.1 数据清洗158

    6.1.1 缺失值处理158

    6.1.2 噪声数据处理163

    6.1.3 数据错误发现与修复167

    6.2 数据集成167

    6.3 数据转换176

    6.3.1 z-score规范化177

    6.3.2 最大最小规范化182

    6.3.3 属性转换184

    6.4 数据归约186

    练习题187

    第7章 数据挖掘与分析189

    7.1 模型选择与验证189

    7.1.1 模型选择189

    7.1.2 模型验证190

    7.2 分类算法192

    7.2.1 分类学习的性能评估193

    7.2.2 逻辑回归197

    7.2.3 支持向量机201

    7.2.4 朴素贝叶斯204

    7.2.5 决策树207

    7.2.6 实例分析211

    7.3 回归预测215

    7.3.1 回归学习的性能评估215

    7.3.2 线性回归216

    7.3.3 支持向量机(回归)217

    7.3.4 等式回归218

    7.3.5 决策树(回归)218

    7.3.6 实例分析219

    7.4 聚类分析222

    7.4.1 基于距离的聚类223

    7.4.2 基于密度的聚类算法225

    7.4.3 基于层次的聚类算法227

    7.4.4 聚类的性能评价228

    7.4.5 实例分析231

    7.5 主成分分析232

    练习题232

    第8章 大数据可视化235

    8.1 数据可视化基础235

    8.2 使用Matplotlib绘图239

    8.2.1 准备环境239

    8.2.2 图表相关的术语240

    8.3 使用Matplotlib绘制常见图表242

    8.3.1 散点图242

    8.3.2 折线图246

    8.3.3 条形图248

    8.3.4 直方图252

    8.3.5 面积图253

    8.3.6 饼图254

    8.3.7 箱形图256

    8.4 进阶功能258

    8.4.1 子图258

    8.4.2 中文显示262

    8.4.3 组合图形与标注264

    8.5 如何画出更好的图267

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