欢迎您关注《大数据成神之路》 本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。...下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎讨论。...根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340 亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存 基本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。...适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字 基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。
如果单纯想根据索引进行合并，使用join方法会更加简单： left2 = pd.DataFrame([[1.0,2.0],[3.0,4.0],[5.0,6.0]],index = ['a','c','e...c 4.0 d 5.0 e 6.0 dtype: float64 3、数据转换 3.1 移除重复数据 移除重复数据，使用drop_duplicates方法...,该方法默认判断全部列,不过我们也可以根据指定列进行去重. data = pd.DataFrame({'k1':['one']*3 + ['two'] * 4,'k2':[1,1,2,3,3,4,4]}...你如果不想接受这些自动给出的列名，你可以用（name，function）的方法指定你的列名: grouped_pct.agg([('foo','mean'),('bar',np.std)]) ?...如果传入apply的方法里有可变参数的话，我们可以自定义这些参数的值： tips.groupby(['smoker','day']).apply(top,n=1,column='total_bill')
大数据处理之一：采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。...大数据处理之二：导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作...大数据处理之三：统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum...大数据处理之四：挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求
今天我们继续推出一篇数据处理常用的操作技能汇总：灵活使用pandas.groupby()函数，实现数据的高效率处理，主要内容如下： pandas.groupby()三大主要操作介绍 pandas.groupby...()实例演示 pandas.groupby（）三大主要操作介绍 说到使用Python进行数据处理分析，那就不得不提其优秀的数据分析库-Pandas,官网对其的介绍就是快速、功能强大、灵活而且容易使用的数据分析和操作的开源工具...该步骤日常数据处理中使用较少，大家若想了解更多，请查看Pandas官网。 最后一个 Applying 方法为筛选数据(Filtration),顾名思义，就是对所操作的数据集进行过滤操作。...Filtration Result 以上就是对Pandas.groupby()操作简单的讲解一遍了，当然，还有更详细的使用方法没有介绍到，这里只是说了我自己在使用分组操作时常用的分组使用方法。...总结 这是第二篇关于数据处理小技巧的推文，本期介绍了Pandas.groupby()分组操作方法，重点介绍了几个常用的数据处理方法，希望可以帮助到大家，接下来我会继续总结日常数据处理过程中的小技巧，帮助大家总结那些不起眼但是经常遇到的数据处理小
/multiset/multimap，及hash_set/hash_map/hash_multiset/hash_multimap之区别(万丈高楼平地起，基础最重要)，而本文第二部分，则针对上述那6种方法模式结合对应的海量数据处理面试题分别具体阐述...–十道海量数据处理面试题与十个方法大总结。...解答：数据大则划为小的，但如果数据规模比较小，能一次性装入内存呢?...据观察，这方面的面试题无外乎以上一种或其变形，然题目为何取为是：秒杀99%的海量数据处理面试题，而不是100%呢。OK，给读者看最后一道题，如下： 非常大的文件，装不进内存。...后记 不过，相信你也早就意识到，若单纯论海量数据处理面试题，本blog内的有关海量数据处理面试题的文章已涵盖了你能在网上所找到的70~80%。
from=qiehao 一提到数据处理，我们首先想到的就是excel，作为日常必备的办公软件，excel往往是我们进行数据处理时的最忠实伙伴。...然而，随着工作中数据量的不断增加，繁复的数据处理已经成为一个令人头痛的问题，复杂的函数公式，千百条数据信息，都成为提高我们工作效率的“绊脚石”。...为了更好地应对大量数据处理，数据观为大家提供一个非常好用的数据处理工具——ETL ETL来自三个英文单词缩写，分别是： E-extract 提取：从多个业务系统、Excel中提取所需要的数据； T-transform...图1-3 至此，我们的数据处理工作就完成了，生成的“新”数据，可以导出本地，也可以直接在数据观设计成图表，并在云端进行展示与分享。...自服务的ETL拥有多种数据处理功能，相比于excel，更加简单高效，同步更新的功能则有效地降低了人工的重复性工作，大大提高了工作效率。
整体来看，csvconvert命令确实比之前的方法要简便。...之前的方法可以使用Stata自带的转码命令进行转码，但是通过csvconvert输出的数据集却只能对标签进行转码，我尝试了几乎所有能找到的方法，但这些方法都不能奏效。...事实上，opreg命令的编写者Yasar et al.（2008；2012）也提供了变量Exit的生成方法。...篇幅所限，这几种测算方法的结果对比推文没有贴出来，而是放在了网盘中，公众号后台回复关键词coups即可获取下载链接。...由于指数平减涉及两个数据集的数据处理与合并，因此下面将使用框架（frame）进行操作。当然，对单个数据集分别进行处理，然后再横向merge到一个数据集也是可行的做法。
数据集类别 VOC数据集在类别上可以分为4大类，20小类，其类别信息下图所示。 ? VOC数据集目标类别划分 2. 数据集量级 VOC数量集图像和目标数量的基本信息如下图所示: ?...注: 这样的预处理并不是必须的，和算法或数据集本身均无关系，只是取决于开发者的代码习惯，不同检测框架的处理方法也是不一致的。...可以看到，create_data_lists.py脚本仅有几行代码，其内部调用了utils.py中的create_data_lists方法： """python create_data_lists...所以在这里才要对从xml文件中读取的xmin,ymin,xmax,ymax 统统减1将坐标变为我们做数据处理时所需要的0-based坐标。...需要注意的是，涉及位置变化的数据增强方法，同样需要对目标框进行一致的处理，因此目标检测框架的数据处理这部分的代码量通常都不小，且比较容易出bug。
今天取这个标题把小编给难倒了，本来想写“数据归一化”的，一查阅网上资料，发现大家对“归一化”和“标准化”各执一词，索性就不管了，就叫数据处理吧。...经过小编上网查阅，收集了以下十来种方法： 1、 最大值归一化，即是将对应数据xi除以数据最大值xmax： yi = xi/xmax; 2、 区间归一化，即是将数据最大值xmax与最小值xmin之和减去该数据...,'r-.'}; % 设置归一化方法种类数 N = 10; % 取第一列数据作为测试 xm = mean(x(:,1)); xs = std(x(:,1)); xcv = xm/xs; % 初始化归一化结果...y = zeros(m,n,N); % 将N中归一化计算结果存入y中 for k = 1:N % 调用第k中处理方法并存入y中 y(:,:,k) = normalization(x,k...,'LineWidth',1.5); title('不同方法对应的均值、方差和变异系数'); xlabel('方法序号'); legend('均值','方差','变异系数'); 运行结果 处理前后数据对比
这时候有两种不同的方法。第一种方法是修改训练算法，使之能够适应不平衡数据。著名的代价敏感学习就是这种方法。另一种方法是操作数据，人为改变正负样本的比率。本文主要介绍数据操作方法。 1....欠抽样方法 欠抽样方法是针对多数的负样本，减少负样本的数量，反而提高整体 F 值。最简单的欠抽样方法是随机地删掉一些负样本。...过抽样方法 过抽样方法是针对少数的正样本，增加正样本的数量，从而提高整体 F 值。最简单的过抽样方法是简单地复制一些正样本。过抽样的缺点是没有给正样本增加任何新的信息。...过抽样方法对 SVM 算法是无效的。因为 SVM 算法是找支持向量，复制正样本并不能改变数据的支持向量。 ? 改进的过抽样方法则采用加入随机高斯噪声或产生新的合成样本等方法。...总结 从理论上来说，SMOTE 方法要优于过抽样方法，过抽样方法要优于欠抽样方法。但是很多工业界场景，我们反而采用欠抽样方法。工业界数据量大，即使正样本占比小，数据量也足够训练出一个模型。
点云数据处理方法概述 ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。...点云滤波的主要方法有：双边滤波、高斯滤波、条件滤波、直通滤波、随机采样一致滤波、VoxelGrid滤波等，这些算法都被封装在了PCL点云库中。 ? ? 2....点云分割与分类 点云的分割与分类也算是一个大Topic了，这里因为多了一维就和二维图像比多了许多问题，点云分割又分为区域提取、线面提取、语义分割与聚类等。...SLAM图优化 SLAM又是大Topic，SLAM技术中，在图像前端主要获取点云数据，而在后端优化主要就是依靠图优化工具。而SLAM技术近年来的发展也已经改变了这种技术策略。...下面是一些常用的工具和方法。 g2o、LUM、ELCH、Toro、SPA SLAM方法：ICP、MBICP、IDC、likehood Field、 Cross Correlation、NDT 7.
Apache Drill 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。...RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。...简单的插件和推广机制 强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模 400多个运营商支持 耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘
大数据处理必备的十大工具 1....Pentaho Business Analytics 从某种意义上说, Pentaho 与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...这个版本通过使用HCatalog作为元数据存储，与Hadoop集成后为用户提供了一种探索HDFS数据表格视图的方法。 9....它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。
• 专有数据处理起来很麻烦：网页数据有固定的格式，我们可以根据html上面的标签进行处理，而专有数据因为来源很杂，格式不统一等原因，甚至需要一份数据，一种处理方式很费时间。...The pile是一个高质量数据集，作者在构建的RefinedWeb数据集上训练模型超过了在The pile数据集上训练的效果 网页数据处理方法 CommonCrawl数据特点 • 很脏：有大量的情色、...• 很大：百亿级别网页，PB级别数据量，因此一些深度学习的处理方法可能太慢了，更多的还是需要先用启发式规则过滤下。...一种是近似匹配（Approximate matches，也叫fuzzy duplicates)去重，就是将文档进行嵌入，通过哈希的方法进行去重，比如局部敏感哈希MinHash、SimHash等方法去重。...DeepMind证明了提升模型规模和提升数据质量同样重要，仅仅是大模型也做不好推理任务，但如果数据处理的好的话，模型的推理能力能大幅提升。
这个私有云的方法减少了客户在基础设施管理和扩展方面的压力。 4.Actian Actian之前的名字叫做IngresCorp，它拥有超过一万客户而且正在扩增。....PentahoBusinessAnalytics 从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...这个版本通过使用HCatalog作为元数据存储，与Hadoop集成后为用户提供了一种探索HDFS数据表格视图的方法。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源：TechTarget
这里，我们不妨走进Bloomberg的用例，着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg，我们并不存在大数据挑战。...使用HBase，用户可以在大的Portfolio文件上做拆分，并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...解决这个问题的一个方法就是在每台主机上运行尽量多的region服务器，因此需要尽量提升主机的性能。这将提升总的region服务器数量，从而提升并行性的等级，随之显著的减少响应时间。...为此，我们编写了不能再简单的代码进行测试——system.gc()以及30秒会调用一次这个方法的定时器。 通过这个操作，我们首次将相应时间从85毫秒降低到60毫秒。...这就意味着，Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础，其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等，同步进行垃圾回收将解决非常大的问题。
本文介绍了TripleLift团队在数据特征工程方面的经验，包括特征选择、特征交叉、特征衍生以及特征重要性评估等。作者认为，特征工程是成功的99%，而特征选择是...
作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 前言 大家好，这里是俊欣，今天和大家来分享几个Pandas方法可以有效地帮助我们在数据分析与数据清洗过程当中提高效率，加快工作的进程，希望大家看了之后会有收获。...，而在“pandas”模块中也有相对应的方法来对处理，“factorize”函数可以将离散型的数据映射为一组数字，相同的离散型数据映射为相同的数字，例如我们针对数据集当中的“room_type”这一列来进行处理...而在“Pandas”模块当中有相应的方法来实现上面的功能： pd.get_dummies(df['room_type']) ## 参数prefix: 给输出的列添加前缀 ## drop_first...在“Pandas”模块当中也有相对应的方法来实现分箱操作。...，“clip”方法中对具体的连续型的数据设定范围，要是遇到超过所规定范围的值，则会对其进行替换，替换成所设定范围中的上限与下限，例如下面的例子，我们针对数据集当中的“price”这一列进行极值的处理
然而，对于非常大的数组，仍有一些性能优化技巧可以帮助进一步提升速度。 使用矢量化操作 Numpy本身就是高度优化的库，通过矢量化操作避免了显式的Python循环，从而大大提高了性能。...本文详细介绍了条件索引的基本操作、多个条件的组合、应用于多维数组的方法，以及常见的优化技巧。通过条件索引，处理复杂的数组数据变得更加简洁和高效。
以下是一些常用的数据降维方法，以及它们的原理和应用。 1. 主成分分析（PCA） 原理：PCA通过正交变换将原始数据转换到一组线性不相关的成份上，通常称为主成分。...这种方法尤其适用于那些局部区域结构重要的数据。 应用：LLE通常用于数据可视化和探索数据分析，尤其是当数据具有非线性结构时。...encoded_imgs = encoder.predict(x_test) # decoded_imgs = decoder.predict(encoded_imgs) 总结 数据降维技术广泛被划分为两类：线性降维方法与非线性降维方法...线性方法，例如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），通常适用于数据具有线性分布的场景。...在适当的情境中应用恰当的降维策略，能够显著提升数据处理流程的效率以及算法的整体性能表现。
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