PYTHON ОБРАБОТКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Python - один из наиболее популярных языков программирования для обработки больших данных. Благодаря своей простоте и высокой производительности, он широко используется в различных сферах, от науки о данных до финансов и телекоммуникаций.

Одной из основных задач обработки больших данных является их очистка и преобразование в нужный формат. Это может потребоваться, например, для анализа текстовой информации, которую необходимо преобразовать в удобный для обработки вид. В Python существуют различные библиотеки и инструменты для обработки текстовых данных, такие как Natural Language Toolkit (NLTK) или библиотека BeautifulSoup для парсинга веб-страниц.

Для обработки больших данных в Python также существуют специализированные библиотеки, такие как NumPy и Pandas. NumPy предоставляет массивы и матрицы, что делает его полезным для обработки числовых данных, в то время как Pandas используется для работы с табличными данными и может импортировать данные из различных источников.

Пример обработки больших данных с использованием библиотеки Pandas:

import pandas as pd
data = pd.read_csv('filename.csv')
# выполнение операций с данными
result = data.groupby(['column1'])['column2'].sum()

Этот код импортирует библиотеку Pandas и загружает данные из файла csv. Затем он выполняет группировку данных по значениям в столбце 'column1' и вычисляет сумму значений в столбце 'column2' для каждой группы.

Введение в обработку Больших Данных [GeekBrains]

Big data. Способ сортировки больших данных в Python.

Что такое Big Data за 6 минут

Очистка и обработка данных с помощью Python - Часть 1

Эффективное использование Jupyter и PySpark на Hadoop для анализа больших данных- Технострим

Анализ данных на Python за 2 недели (мой опыт и выводы из него)

Python – Как работать с большими CSV-файлами

BLGPG-043D01571A9B-24-09-19-20

Новые материалы: