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# 准备好ZooKeeper安装包
[root@master software]# tar -xvf apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz -C /usr/local/
[root@master software]# cd /usr/local/
[root@master local]# ln -s /usr/local/apache-zookeeper-3.5.9/ /usr/local/zookeeper
[root@master local]# chown hadoop.hadoop -...Hive 组件的部署规划和软件包路径如下：
（1）当前环境中已安装 Hadoop 全分布系统。
（2）本地安装 MySQL 数据库（账号 root，密码 root123）
（3）MySQL 端口号（3306）。
（4）MySQL 的 JDBC 驱动包/opt/software/mysql-connector-java-5.1.49.jar，
在此基础上更新 Hive 元数据存储。
（5）Hive 软件包/opt/software/apache-hive-2.3.9-bin.tar.gz
# 1.下载MySQL
wge...# 获取IP
[root@base ~]# ifconfig |grep inet|head -1
inet 192.168.91.10 netmask 255.255.255.0 broadcast 192.168.91.255
# 设置主机名
[root@base ~]# hostnamectl set-hostname master
[root@base ~]# hostname
master
# 绑定主机名和IP地址
[root@base ~]# vim /etc/hosts
192.168.91.10 ...import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 在ipython中直接显示图像
%matplotlib inline
# 设置绘图显示中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
In [2]:
input_file_path = '房产信息_预处理.xlsx'
data = pd.read_excel(input_file_pat...透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表，也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。
透视表的优点：
# 使用pivot_table创建透视表
pivot_table(data, # DataFrame
values=None, # 值
index=None, # 分类汇总依据
columns=None, ...import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
单值替换
多值替换
import pandas as pd
import numpy as np
pandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数类似，只是多了一些参数：
objs
axis=0
keys
join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式，outer会将所有的项进行级联（忽略匹配和不匹配），而inner只会将匹配的项级联到一起，不匹配的不级联
ignore_index=False
df1 = pd.DataFrame(data=np.rand...import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
In [2]:
#绘制单条线形图
x = np.array([1,2,3,4,5])
y = x + 3
plt.plot(x,y)
Out[2]:
[<matplotlib.lines...#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[1]:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('city_temperature.csv',dtype={'State':object})
# In[2]:
data['AvgTemperature'] = (data['AvgTemperature']-32)/1.8
# In[3...数据分析的方法很多，参考答案仅供参考，你也可以使用更加简洁高效的方法实现相同的功能。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('city_temperature.csv',dtype={'State':object})
# 温度转换
data['AvgTemperature'] =(data['AvgT...