pyspark哪一个版本

# 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()

# 处理重复项
data = data.drop_duplicates()

2. 数据探索

通过Python和PySpark的强大功能，我们可以对数据进行初步的探索和分析，包括描述性统计、相关性分析等。

# 数据探索示例
import matplotlib.pyplot as plt

# 描述性统计
print(data.describe())

# 可视化数据分布
plt.hist(data['column'], bins=20)
plt.show()

3. 数据可视化

数据可视化是理解数据和发现趋势的重要手段。我们将介绍如何使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化。

# 数据可视化示例
import seaborn as sns

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='column1', y='column2', data=data)
plt.show()

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x='column', data=data)
plt.show()

4. 常见数据分析任务

最后，我们将深入研究一些常见的数据分析任务，如聚类分析、回归分析或分类任务，并使用PySpark中的相关功能来完成这些任务。

# 常见数据分析任务示例
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

# 创建特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=['feature1', 'feature2'], outputCol='features')
data = assembler.transform(data)

# 训练K均值聚类模型
kmeans = KMeans(k=3, seed=1)
model = kmeans.fit(data)

# 获取聚类结果
predictions = model.transform(data)