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dataframe 原理分析

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Spark dataframe转换成字节流，结果直接上报如下 。从dict得到的案例有两个，一个是空的，一个是熊猫，Dataframe，以及Python中if的一些注意事项(熊猫，DataFrame ， python判断一个对象是否为空，我们可以方便地使用if对象，
【dataframe 原理分析】
1、大数据应用的课程大纲 2、Python中的可视化工具介绍几周前，R语言社区经历了一场关于绘图工具的讨论 。对于我们这样的局外人来说，细节并不重要，但是我们可以将一些有用的思想应用到Python中 。讨论的重点是R语言自带的绘图工具baseR和HadleyWickham开发的绘图工具ggplot2之间的优缺点 。如果想了解更多细节，请阅读以下文章:最重要的两个内容是:第二点不是所有人都认同的 ， ggplot2确实不能画出所有的图表类型 ， 但我会用它来做分析 。

由于诸多原因，画图工具的选择更多取决于个人喜好，所以本文介绍的Python画图工具仅代表我个人喜好 。Matplotlib是一个强大的工具，它是熊猫内置绘图和航海的基础 。Matplotlib可以绘制许多不同的图形，并在多个级别调用许多API 。我发现pyplotapi非常有用 。您可能不需要变换或美工，但如果需要，您可以参考帮助文档 。

3、为什么使用numpy和pandas来进行数据处理?使用Numpy和Pandas进行数据处理有以下优点:1 。Numpy和Pandas是Python中最常用的数据处理工具之一，可以让数据预处理、清洗和分析工作更快更简单 。2.Numpy是一个数学计算的库，可以进行矩阵计算等数学运算 。Pandas是一个基于Numpy的data 分析工具，可以更方便的操作大型数据集 。3.熊猫中的DataFrame可以很容易地对数据表结构中的数据执行分析.4 。Pandas可以处理浮点和非浮点数据中的缺失数据，表示为NaN 。可变大小:插入或删除DataFrame等多维对象的列；自动和显示数据对齐；强大灵活的分组功能；轻松将Python和NumPy数据结构中不同索引的不规则数据转换为DataFrame对象；基于智能标签，大型数据集被切片，花式索引和子集分解 。直观地合并和连接数据集；数据集的灵活重构和透视；Axis支持结构化标签:一台秤支持多个标签 。mark:深度学习竞赛的数据处理工具，无论天池、DCIC、讯飞等国内竞赛平台的对比 。

4、python中if的一些注意事项(PandasDataFramepython判断一个对象是否为空，我们可以很容易地使用if对象 。这次遇到的异常让我需要重新思考这个方法的适用性 。因此，直接从dict获取错误有两种方法 ， 一种是空的，一种是pandas.DataFrame，第一种情况，if适用，但对于非python预置对象DataFrame，if有问题 。原因分析是这样的:首先你需要注意你得到的对象的类型，用那种类型的空判断法，而不是无脑的if 。
5、spark dataframe转换成字节流

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