Python 与 PySpark数据分析实战指南：解锁数据洞见

数据分析是当今信息时代中至关重要的技能之一。Python和PySpark作为强大的工具，提供了丰富的库和功能，使得数据分析变得更加高效和灵活。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python和PySpark进行数据分析，包括以下主题：

1. 数据准备
在这一部分，我们将学习如何准备数据以便进行分析。包括数据清洗、处理缺失值、处理重复项等。

# 数据加载与清洗示例
import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 处理缺失值
data = data.dropna()

⭐️ 好书推荐
《Python 和 PySpark数据分析》


【内容简介】

Spark数据处理引擎是一个惊人的分析工厂：输入原始数据，输出洞察。PySpark用基于Python的API封装了Spark的核心引擎。它有助于简化Spark陡峭的学习曲线，并使这个强大的工具可供任何在Python数据生态系统中工作的人使用。

《Python和PySpark数据分析》帮助你使用PySpark解决数据科学的日常挑战。你将学习如何跨多台机器扩展处理能力，同时从任何来源(无论是Hadoop集群、云数据存储还是本地数据文件)获取数据。一旦掌握了基础知识，就可以通过构建机器学习管道，并配合Python、pandas和PySpark代码，探索PySpark的全面多功能特性。
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