Big Data file formats
Apache Spark supports many data formats, such as the ubiquitous CSV format and the friendly web format JSON. Common formats used mainly for big data analysis are Apache Parquet and Apache Avro. In this post, we will look at the properties of these 4 formats — CSV, JSON, Parquet, and Avro using Apache Spark. CSV CSV files (comma-separated values) usually exchange tabular data between systems using
Python, formatで書式変換（0埋め、指数表記、16進数など） | note.nkmk.me
なお、Python3.6から文字列メソッドstr.format()をより簡潔に記述できるf文字列（f-strings）が追加された。以下の記事を参照。 関連記事: Pythonのf文字列（フォーマット済み文字列リテラル）の使い方 組み込み関数 format() 組み込み関数としてformat()が提供されている。 組み込み関数 - format() — Python 3.11.3 ドキュメント 第一引数に元の文字列strや数値int, floatなど、第二引数に書式指定文字列を指定すると、書式化された文字列strが返される。 例を示す。書式指定文字列の書き方については後述。 i = 255 print(format(i, '#04x')) print(type(format(i, '#04x'))) # 0xff # <class 'str'> s = 'abc' print(format
pandas.formats.style.Styler.format — pandas 0.18.1 documentation
Table Of Contents What’s New Installation Contributing to pandas Frequently Asked Questions (FAQ) Package overview 10 Minutes to pandas Tutorials Cookbook Intro to Data Structures Essential Basic Functionality Working with Text Data Options and Settings Indexing and Selecting Data MultiIndex / Advanced Indexing Computational tools Working with missing data Group By: split-apply-combine Merge, join
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