解释数据科学中的数据框架

nurnobisorker48

一种称为数据框的数据结构将数据排序并排列成行和列的二维表。它与电子表格相同。由于它们提供了一种兼容且用户友好的数据存储和交互模式，因此数据框是当代数据分析中最流行的数据结构之一。在 R 和 Python 等语言中，数据框是一种类似表格的数据结构。在数据分析代码中，统计学家、研究人员和程序员都会使用它们。一旦您使用了数据框，您在进行数据分析时就会一直使用它们。



了解有关数据科学和数据框架的更多信息。继续 rcs 数据巴基斯坦 阅读以了解其背后的思想，然后展示它们如何以多种方式应用于常见问题。



什么是数据科学？


数据科学是应用数学和统计学的一个分支，常用于管理海量数据。它从大量复杂数据（有时称为大数据）中生成有价值的知识。数据科学（也称为数据驱动科学）利用计算，结合多种学科的元素来评估大量数据，用于制定决策。



此外，它还有助于发现组织数据中隐藏的可操作见解。专业数据科学家将数学和统计学、专业编程、复杂分析、人工智能 (AI) 和机器学习相结合，以得出有意义的见解。这些发现可以指导战略规划和决策。



什么是数据框？


许多语言和框架都具有相同的数据框概念。这些框架是著名的 Python 数据分析工具包 pandas 使用的主要数据格式。R、Scala 和其他编程语言也使用它们。让我们来看看数据框的要点：



• 称为“DataFrame”的二维标记数据结构具有几种类型的列。

• 数据框可以与系列对象的字典、SQL 表或电子表格进行比较。

• Apache Spark DataFrames 提供的大量方法（选择列、过滤、连接、聚合）使您能够有效地解决典型的数据分析问题。
• 最简单的数据框想象方法是将其视为一个 Excel 工作表，其中的列包含各种类型的数据，但每列的行长度相等。
• 弹性分布式数据集是创建 Apache Spark DataFrames（RDD）的基础。
• 由于 Spark DataFrames 和 Spark SQL 使用共享的规划和优化引擎，Databricks 上支持的所有语言都提供几乎相同的性能（Python、SQL、Scala 和 R）。
• 数据框是一组长度相等的向量。列表的元素可以被视为列，每个元素的长度对应于行数。
• 每列在模式中都有特定的名称和数据类型。模式是每个数据框的一部分。
• 在 Spark DataFrames 中可以找到常见的数据类型（即 String 和 Integer）以及 Spark 特定的数据类型（如 Struct）。
• DataFrame 将缺失或不完整的值存储为空值。
• 数据框可以跨越数百台计算机。但电子表格仅存在于单个位置的一台计算机上。
• DataFrame 以这种方式使用分布式计算集群实现大数据分析。