原创 數據分析--DataFrame(3)

import pandas as pd import numpy as np arr=np.arange(1,21).reshape(5,4) df=pd.DataFrame(arr,columns=list('ABCD')) df.

原创 數據分析--DataFrame(2)

import pandas as pd import numpy as np #從csv文件讀取數據 df=pd.read_csv("users.csv",encoding='utf-8') #2.獲取前20條記錄 print(df.h

原创 數據分析--畫圖

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False d

原创 數據分析--numpy高級使用

import numpy as np import random #1切片和序列一致 arr=np.arange(3,18) print(arr[2:4])#[3 4],不包含結尾的數字 print(arr[-1])#9 print(a

原创 Scala--apply函數

class Person(val name:String) { private var age = 0 println("this is class! "+name) def this

原创 Scala--面向對象(get和set方法)

定義不帶private的var變量,此時scala生成面向jvm的類,會定義爲private的name,並提供public的get和set方法 如果使用private修飾變量,則生成的get和set方法也是private 如果定義val

原创 Scala--高階函數

高階函數 (1)將函數賦值給變量 (參數:參數類型。。。) => 函數體 (name:String) => println("hello " + name) 把一個匿名函數賦值給一個普通變量 val myFunction =

原创 Scala--面向對象(伴生類和伴生對象)

伴生對象和伴生類 如果有一個class,還有一個與class同名的object,那麼就稱這個object是class的伴生對象,class就是object的伴生類 伴生對象和伴生類必須放在同一個.scala文件中 伴生對象和

原创 Scala--面向對象(構造器)

構造器 (1)主構造器 /*scala構造函數分成兩種,a.主構造函數 b.輔助構造函數 主構造函數,和類名放在一起。其中,代碼沒有出現在函數中,就是主構造函數的代碼。 一個類只能有一個主構造函數*/ class Stu

原创 Scala-lazy 值

lazy 值 !!!!!     如果將一個變量聲明爲lazy,只有在第一次使用該變量,變量對應的表達式纔會發生計算。   普通變量  scala> val lines = Source.fromFile("C:/11.txt").mkS

原创 Scala--模式匹配

模式匹配 1.case 基本用法,對變量的值進行模式匹配 變量 match { case 值1 => 代碼段1 case 值2 => 代碼段2 case _ => 代碼段3 不

原创 Scala--trait 特質 針對java接口 擴充

1)可以把trait作爲接口來使用,scala沒有implement關鍵字 繼承trait和class 都是使用 extends scala 繼承多個trait 可以使用with關鍵字 trait A {def AFuc(

原创 Python tell和seek操作

tell 1. 作用:獲取當前文件讀取指針的位置 2. 語法格式: file.tell() 注: 此方法沒有參數 seek 1. 作用:用於移動文件讀寫指針到指定的位置 2. 語法格式:file.seek(offset, whence=0

原创 Scala-breakable的用法

import util.control.Breaks._ object test { def main(args: Array[String]): Unit = { /**breakable的用法 *

原创 mysql-hive-hbase數據之間的傳遞-sqoop

1.將mysql數據導入hive a.普通表 創建hive表格 CREATE TABLE hive.mysql_to_hive ( id INT, name STRING, age INT ) ROW FORMAT DEL