Dataframe初学者指南：从零开始玩转数据处理

 # 1. Dataframe简介与安装配置 在本章节中，我们将揭开Pandas库中核心数据结构——Dataframe的神秘面纱，并介绍如何在您的工作环境中安装并配置这一强大的工具。Dataframe是专为处理结构化数据而设计的二维标签数据结构，它为数据分析提供了灵活性和功能强大的接口。 ## 1.1 Dataframe的作用与特点 Dataframe是Pandas库的基石，它整合了多种数据处理的功能，包括数据的读取、清洗、分析、可视化等，提供了丰富的接口来进行高效的数据操作。特点如下： - 标签化的轴：它具有行标签（index）和列标签（columns），使数据易于理解和操作。 - 不同数据类型：同一Dataframe中可以包含多种数据类型的数据，如整数、浮点数、字符串等。 - 快速的性能：借助于NumPy库，Dataframe在处理大型数据集时展现出优异的性能。 ## 1.2 安装与配置 为了开始使用Dataframe，我们需要在Python环境中安装Pandas库。推荐使用pip进行安装，打开命令行工具，输入以下命令： ```bash pip install pandas ``` 安装完成后，我们可以在Python脚本中导入Pandas库，并创建一个空的Dataframe来确认安装配置成功： ```python import pandas as pd # 创建一个空的Dataframe df = pd.DataFrame() print(df) ``` 输出一个空的Dataframe表示Pandas已成功安装并配置完成，您现在可以开始探索Dataframe的世界了。接下来的章节将深入介绍Dataframe的基础操作，帮助您快速掌握其核心功能。 # 2. Dataframe基础操作 ## 2.1 Dataframe的结构理解 ### 2.1.1 数据类型和结构 在深入讨论Dataframe的基础操作之前，我们需要先理解其支持的数据类型和结构。Dataframe是pandas库中最核心的数据结构，它是由不同数据类型组成的二维标签化数据结构。它类似于数据库中的表格，每一列可以包含不同的数据类型（数值型，布尔值，文本类型等），而每一行则代表一个观测样本。 在Dataframe中，数据类型尤为重要，因为它决定了数据将如何被处理和分析。常见的数据类型包括：整型（int），浮点型（float），布尔型（bool），对象类型（object），时间类型（datetime）等。对象类型在pandas中通常是文本数据，或者是混合数据。 Dataframe的结构理解不仅限于数据类型的识别，还包括对数据结构的认识，例如理解索引（Index），列（Columns）和值（Values）之间的关系。索引在Dataframe中起到唯一标识每一行数据的作用，并且可以被用来重新排列或过滤数据。 ### 2.1.2 数据帧的创建与查看 在pandas库中，创建Dataframe的方法有很多种。最直接的方式是从二维数组（例如列表的列表或numpy数组）创建。我们也可以从字典直接创建，这时字典的键会成为Dataframe的列名，而值则成为数据。 ```python import pandas as pd # 从字典创建Dataframe data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'San Francisco', 'London'] } df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` 上述代码输出将显示创建好的Dataframe，其中包含三列（Name, Age, City），以及对应的三行数据。查看Dataframe内容的常用函数包括`head()`和`tail()`，分别用于显示前几行或后几行数据，这对于初步检查数据集很有帮助。 ## 2.2 Dataframe的基本数据处理 ### 2.2.1 数据选择与过滤 数据选择是数据分析的一个重要方面。在Dataframe中，我们可以使用多种方法来选择或过滤数据。最常见的方法是通过列名选择一列或多列，或者通过行索引值来选择特定的行。 ```python # 通过列名选择数据 name_column = df['Name'] age_column = df[['Name', 'Age']] # 通过行索引选择数据 first_row = df.iloc[0] second_to_fourth_rows = df.iloc[1:4] ``` 除了这些基本方法外，我们还可以使用条件过滤来选择满足特定条件的行。例如，选择年龄大于30的所有人。 ```python # 条件过滤 adults = df[df['Age'] > 30] ``` ### 2.2.2 数据排序与分组 对数据进行排序是另一种常用的数据处理手段。Dataframe提供了`sort_values()`函数，让我们可以按照某列或多列的值进行排序。例如，按年龄升序排序： ```python # 数据排序 sorted_by_age = df.sort_values(by='Age', ascending=True) ``` 分组操作通常涉及将数据分割为多个组，然后对每个组应用某种函数。在pandas中，`groupby()`方法允许我们按一列或多列的值将数据分组。 ```python # 数据分组 grouped_by_city = df.groupby('City') ``` 在分组之后，我们可以进行聚合操作，例如计算每个城市的平均年龄，使用`mean()`函数。 ```python # 聚合操作 average_age_by_city = grouped_by_city['Age'].mean() ``` ## 2.3 Dataframe的缺失值处理 ### 2.3.1 缺失值识别与统计 数据集中存在缺失值是常见的问题，pandas提供了多种工具来识别和处理这些缺失值。在统计缺失值时，可以使用`isnull()`和`notnull()`函数来检测缺失值，然后用`sum()`来计算每列的缺失值数量。 ```python # 缺失值识别 missing_values = df.isnull() missing_values_count = missing_values.sum() print(missing_values_count) ``` ### 2.3.2 缺失值填充与删除 处理缺失值的一种策略是填充缺失值，我们可以用列的均值、中位数、众数或特定值来填充。`fillna()`函数是填充缺失值的常用工具。 ```python # 缺失值填充 df_filled = df.fillna(df.mean()) ``` 另一种策略是删除包含缺失值的行或列。可以使用`dropna()`方法来删除含有缺失值的行或列。 ```python # 删除含有缺失值的行 df_dropped_rows = df.dropna(axis=0) # 删除含有缺失值的列 df_dropped_columns = df.dropna(axis=1) ``` 处理缺失值是数据预处理的关键步骤之一，它直接影响到数据的准确性和分析的质量。选择填充还是删除缺失值，完全取决于分析的目的以及缺失值的数量和位置。 # 3. Dataframe数据清洗技巧 ## 3.1 字符串处理与转换 字符串处理是数据清洗中不可或缺的一环，尤其是在处理文本数据时。在Pandas库中，提供了丰富的字符串操作函数，使得对DataFrame中的文本数据进行处理变得简单高效。 ### 3.1.1 字符串操作函数 Pandas提供的字符串操作函数主要通过`str`属性来调用，例如： ```python import pandas as pd # 假设我们有一个包含城市名称的Series cities = pd.Series(['New York', 'San Francisco', 'London', 'Paris']) # 将所有城市名称转换为大写 cities_upper = cities.str.upper() print(cities_upper) # 提取每个城市名称中的首字母 initials = cities.str[0] print(initials) # 检查城市名称是否包含特定字符串 contains_o = cities.str.contains('o') print(contains_o) ``` 这些操作允许我们在不离开DataFrame结构的情况下对文本数据进行修改。`str`属性下的每一个函数都可以直接作用于Series中的每一个字符串元素。 ### 3.1.2 正则表达式在字符串处理中的应用 正则表达式是一种强大的文本处理工具，它能让你对字符串进行复杂的搜索和替换操作。在Pandas中，`str`属性同样提供了正则表达式支持： ```python # 假设我们有一个包含日期的Series dates = pd.Series(['2021-04-01', '2021-04-15', '2021-05-10', '2021-05-20']) # 使用正则表达式提取年份 years = dates.str.extract(r'(\d{4})') print(years) # 使用正则表达式替换单词中的字符 words = pd.Series(['Hello', 'World', 'DataFrame', 'Pandas']) modified_words = words.str.replace('e', '3') print(modified_words) ``` 正则表达式的强大之处在于其灵活性，它能够帮助我们快速定位并处理特定模式的字符串。 ## 3.2 数据合并与重塑 在处理复杂数据集时，经常需要对数据进行合并和重塑操作。这些操作能够帮助我们将来自不同数据源的数据整合在一起，或者调整数据的结构以适应分析需求。 ### 3.2.1 数据合并方法 在Pandas中，数据合并通常是通过`merge`和`concat`函数来完成的。`merge`函数主要用于基于一个或多个键合并两个DataFrame，而`concat`则用于将多个对象堆叠在一起。 ```python # 创建两个示例DataFrame df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'D', 'E'], 'value': [5, 6, 7, 8]}) # 使用merge函数合并 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key') print(merged_df) # 使用concat函数堆叠 concatenated_df = pd.concat([df1, df2]) print(concatenated_df) ``` ### 3.2.2 数据透视表的创建与应用 数据透视表是一种用于数据聚合和数据分析的表格视图，它可以将数据从长格式转换为宽格式。在Pandas中，`pivot_table`函数允许用户轻松创建数据透视表。 ```python # 假设有一个关于用户购买行为的DataFrame purchases = pd.DataFrame({ 'user_id': ['U1', 'U1', 'U2', 'U2', 'U3'], 'product': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B'], 'purchase_amount': [20, 30, 15, 8, 45] }) # 创建数据透视表 pivot_table = purchases.pivot_table(index='user_id', columns='product', values='purchase_amount', aggfunc='sum') print(pivot_table) ``` 这个例子中创建了一个以用户ID为行索引，以产品类型为列索引的数据透视表，并计算了每个用户对每种产品的购买总额。 ## 3.3 异常值检测与处理 异常值是在数据集中与其他观测值相比显著不同的观测值。它们可能是由错误、测量偏差或真实的异常情况引起的。在数据分析中，正确处理异常值是确保数据质量和分析结果准确性的重要步骤。 ### 3.3.1 异常值的识别方法 识别异常值有多种方法，常见的包括基于统计的方法（如Z-score、IQR方法），基于分布的方法（如箱形图），或者基于模型的方法（如孤立森林算法）。 ```python # 使用IQR方法识别异常值 Q1 = df['value'].quantile(0.25) Q3 = df['value'].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR # 标记异常值 df['is_outlier'] = df['value'].apply(lambda x: x < lower_bound or x > upper_bound) print(df[df['is_outlier']]) ``` 这段代码使用四分位距（IQR）方法来确定异常值，并在DataFrame中创建了一个新列来标记异常值。 ### 3.3.2 异常值的处理策略 识别出异常值后，需要采取适当的处理策略。常见的处理方法有删除、替换或保留异常值，并根据具体情况进行分析或报告。 ```python # 删除异常值 df_cleaned = df[~df['is_outlier']] # 替换异常值 df['value_corrected'] = df['value'].apply(lambda x: median if x in df[df['is_outlier']]['value'] else x) # 保留异常值，但进行标记以便后续分析 df['outlier_status'] = df['is_outlier'] ``` 在删除或替换数据时，需要谨慎考虑这些操作对后续分析可能产生的影响。 以上就是第三章的内容，它详细介绍了Dataframe数据清洗中的字符串处理、数据合并与重塑以及异常值的检测与处理技巧。这些技巧有助于提高数据的准确性和可靠性，为数据分析和机器学习模型的构建奠定了坚实的基础。 # 4. Dataframe高级功能探索 Dataframe是Pandas库中的一个核心数据结构，它提供了一系列高级功能，使得数据处理和分析更为高效和直观。在这一章节，我们将深入探索Dataframe在时间序列处理、分类数据分析和可视化报表生成等高级领域的应用。 ## 4.1 时间序列数据处理 时间序列数据是按时间顺序排列的数据点集合，广泛应用于经济、金融、生物医学等领域。Dataframe提供了强大的工具来处理这类数据，使得分析和预测成为可能。 ### 4.1.1 时间戳与时间周期 在Dataframe中，时间戳（Timestamp）是表示单一时刻的数据类型，而时间周期（Period）则表示一段时间区间。使用时间戳和时间周期可以方便地对数据进行时间相关操作。 ```python import pandas as pd # 创建一个时间戳 timestamp = pd.Timestamp('2023-01-01') print(timestamp) # 创建一个时间周期 period = pd.Period('2023', freq='A') print(period) ``` 逻辑分析：上述代码首先导入了pandas库，并使用pd.Timestamp创建了一个具体的时间戳，然后使用pd.Period创建了一个表示2023年整个年度的时间周期。时间戳和时间周期都是在处理时间序列数据时常用的数据结构，时间戳用于表示单个具体的时间点，而时间周期则用于表示一段时间范围。 ### 4.1.2 时间序列数据的聚合与重采样 Dataframe支持时间序列数据的聚合和重采样，这使得数据分析人员可以按照不同的时间单位（如月、季度、年）对数据进行汇总或进行数据填充。 ```python # 假设df是一个包含日期和销售量的Dataframe df = pd.DataFrame({ 'Date': pd.date_range('2023-01-01', periods=100, freq='D'), 'Sales': range(100) }) # 按月汇总销售数据 monthly_sales = df.set_index('Date').resample('M').sum() print(monthly_sales) ``` 逻辑分析：示例代码首先创建了一个包含日期和销售量的Dataframe，日期范围是2023年1月1日至2023年4月10日，频率为每天。然后使用set_index将日期设置为索引，resample方法按月对数据进行重采样，并使用sum函数对销售量进行求和聚合。这样处理后得到的monthly_sales便是一个按月汇总的销售数据表。 ## 4.2 分类数据和因子分析 分类数据通常指那些取值为类别或标签的数据，它在统计分析中扮演着重要的角色。Pandas为分类数据提供了丰富的处理工具，使得数据转换和分析更为高效。 ### 4.2.1 分类数据的编码与转换 对于分类数据，通常需要将其转换为模型可识别的数值型数据。Pandas提供了多种方式来实现这一转换。 ```python # 创建一个包含分类数据的Dataframe df = pd.DataFrame({ 'Category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A'] }) # 将分类数据转换为数值型数据 df['Category'] = df['Category'].astype('category').cat.codes print(df) ``` 逻辑分析：该代码段首先创建了一个包含分类数据的简单Dataframe，然后通过astype方法将数据转换为Pandas的category类型，接着使用cat.codes属性将分类变量转换成数值型。这样处理后的数据中，分类标签'A'、'B'、'C'被分别映射为0、1、2等数值，便于进行数值计算和统计分析。 ### 4.2.2 因子分析方法与应用 因子分析是一种用于识别数据中潜在变量的统计方法。它通过较少的因子变量来解释数据中的变异。 ```python # 为进行因子分析，需要安装scikit-learn库 # pip install scikit-learn from sklearn.decomposition import FactorAnalysis # 假设X是一个Dataframe，包含需要进行因子分析的变量 X = pd.DataFrame({ 'Var1': [1, 2, 3, 4, 5], 'Var2': [5, 4, 3, 2, 1], 'Var3': [1, 3, 2, 4, 5] }) # 创建因子分析模型并拟合数据 fa = FactorAnalysis(n_components=2) fa.fit(X) # 查看因子载荷 print(fa.components_) ``` 逻辑分析：在此代码段中，我们首先导入了scikit-learn库中的FactorAnalysis类，然后创建了一个Dataframe，其中包含将要进行因子分析的变量。通过设置n_components参数，我们指定了需要保留的因子数量，接着使用fit方法拟合数据。最后，我们查看并打印了因子载荷矩阵，因子载荷是指变量与因子之间的相关系数，它表明了各变量在公因子上的权重。 ## 4.3 数据可视化与报表生成 数据可视化是数据分析中不可或缺的一步，Pandas和Matplotlib、Seaborn等可视化库的结合可以使得数据表达更为直观和有效。 ### 4.3.1 基础图表的绘制 Pandas通过内置的绘图接口，可以轻松地将数据转换为图表。 ```python # 绘制线图展示月度销售数据 df.set_index('Date').plot() # 绘制直方图展示销售数据分布 df['Sales'].plot(kind='hist', bins=10) # 绘制箱线图展示销售数据的异常值 df.boxplot(column='Sales') ``` 逻辑分析：这一节我们将展示如何使用Pandas进行基础的数据可视化。首先，使用set_index方法将日期列设置为索引，然后调用plot方法绘制时间序列数据的线图，通过直方图可以了解销售数据的分布情况，使用boxplot方法则可以绘制箱线图来展示销售数据的异常值和分位数。这些图表可以帮助我们更好地理解数据的特征和分布。 ### 4.3.2 交互式报表的构建 随着数据分析的深入，构建交互式报表可以提升用户体验，使得非专业人士也能轻松地对数据进行探索和分析。 ```python # 使用Plotly构建交互式图表 import plotly.express as px # 转换月度销售数据为长格式 df_long = df.set_index('Date').reset_index().melt(id_vars='Date', var_name='Measure', value_name='Value') # 使用Plotly创建一个交互式线图 fig = px.line(df_long, x='Date', y='Value', color='Measure') # 显示图表 fig.show() ``` 逻辑分析：在这里，我们使用Plotly这个强大的交互式可视化库来创建图表。首先，将数据从宽格式转换为长格式，这是因为Plotly要求数据按照x轴（Date）和y轴（Value）以及系列（Measure）进行组织。然后，使用px.line函数创建了一个线图，设置x轴为日期，y轴为值，系列（Measure）作为颜色变量区分不同的变量。最后，使用fig.show()方法展示图表，用户可以交互式地查看和探索数据。 以上便是Dataframe在高级功能方面的探索，涵盖了时间序列数据处理、分类数据和因子分析以及数据可视化与报表生成的多个领域。随着数据分析的需要，Dataframe将继续扩展其功能和工具，为数据分析师提供更加强大和便捷的数据处理能力。 # 5. Dataframe实战案例分析 ## 5.1 电商数据集的分析与挖掘 ### 5.1.1 销售数据的整合与分析 在电商平台中，销售数据的整合与分析是至关重要的。通过Dataframe的高级功能，我们可以轻松地对销售数据进行整合和多维度分析，以获取商业洞见并驱动销售策略的制定。 首先，数据整合通常涉及多个数据源的合并，例如商品信息、订单数据、用户评价等。在Pandas中，`merge`函数可以用来按照特定的键值将两个或多个DataFrame合并在一起： ```python import pandas as pd # 假设有两个数据集，一个是订单数据，一个是商品信息 orders = pd.DataFrame({ 'order_id': [101, 102, 103], 'item_id': ['A100', 'A101', 'A102'], 'quantity': [1, 2, 3] }) items = pd.DataFrame({ 'item_id': ['A100', 'A101', 'A102'], 'price': [19.99, 29.99, 39.99] }) # 使用merge函数合并数据集 merged_data = pd.merge(orders, items, on='item_id') print(merged_data) ``` 通过合并操作，我们现在有了包含订单数量和商品价格的完整数据集，可以用来计算每笔订单的总销售额。 接下来进行数据分析，可能包括计算总销售额、分析销量排名前N的商品等。这可以通过Pandas的`sum`和`sort_values`等函数轻松完成： ```python # 计算总销售额 total_sales = (merged_data['quantity'] * merged_data['price']).sum() print(f"Total Sales: {total_sales}") # 分析销量排名前3的商品 top_selling_items = merged_data.groupby('item_id').sum().sort_values(by='quantity', ascending=False).head(3) print(top_selling_items) ``` 数据分析的结果可以为库存管理、产品推荐和市场营销提供依据。电商数据分析是不断迭代优化的过程，需要定期回顾和调整策略。 ### 5.1.2 用户行为的统计与预测 用户行为数据，包括用户浏览、点击、购买等动作，为电商提供了了解消费者偏好的窗口。Dataframe可以帮助我们统计用户的各类行为，并利用机器学习模型预测用户的未来行为。 #### 用户行为统计 统计用户行为的目的是了解用户在平台上的活动模式。我们可以通过`groupby`和`agg`函数来聚合和汇总用户的点击、购买等行为： ```python import numpy as np # 假设这是用户行为数据 user_behavior = pd.DataFrame({ 'user_id': ['U001', 'U002', 'U001', 'U003', 'U002'], 'page_viewed': [10, 5, 7, 3, 12], 'item_purchased': [2, 0, 1, 1, 3] }) # 对每个用户的行为进行汇总 behavior_summary = user_behavior.groupby('user_id').agg({'page_viewed': np.sum, 'item_purchased': np.sum}) print(behavior_summary) ``` #### 用户行为预测 利用统计好的用户行为数据，我们可以构建预测模型，比如预测用户购买概率。这里展示如何使用逻辑回归模型进行预测： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 将数据转换为模型可处理的格式 X = behavior_summary.drop('item_purchased', axis=1) y = behavior_summary['item_purchased'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建逻辑回归模型并进行训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 predictions = model.predict(X_test) # 输出预测结果 print(predictions) ``` 通过上述模型，我们可以评估用户购买行为的概率，并进一步地对特定用户群体制定个性化的营销策略。 通过对电商数据的整合和分析，以及对用户行为的统计与预测，我们能够深入理解市场动态和用户需求，从而做出更加精准的商业决策。随着分析的深入，我们还可以结合更多的外部数据源，如天气、节假日等，来增强模型的预测能力。这些分析结果是数据分析人员和数据科学家们日常工作的核心内容。 # 6. Dataframe性能优化与并行计算 性能优化是处理大数据集时的关键环节，特别是在数据科学和机器学习项目中，合理的优化手段可以显著提高工作效率和结果质量。与此同时，并行计算提供了一种高效处理复杂数据任务的途径，尤其是在需要处理大规模数据集时。 ## 6.1 数据处理性能瓶颈分析 在使用Dataframe进行数据处理时，常常会遇到性能瓶颈。性能问题可能来源于多个方面，比如数据类型不匹配、不必要的数据复制、不恰当的函数使用等。 ### 6.1.1 常见性能问题诊断 性能问题的诊断可以通过分析代码中DataFrame的操作步骤来进行。例如，避免在循环中重复创建新的DataFrame对象，使用向量化操作而不是迭代，以及减少中间DataFrame对象的创建。 ```python import pandas as pd import numpy as np # 示例：性能问题诊断 def find_bottlenecks(df): # 这里的循环创建了多次DataFrame，可能是一个性能问题。 for i in range(100): df = df.append(pd.Series([i], index=['a'])) return df ``` 在上述代码中，每次迭代都创建了一个新的DataFrame，这种操作在大数据集上会导致性能显著下降。 ### 6.1.2 内存使用优化策略 内存优化通常涉及数据类型的选择、不必要的数据预加载，以及减少不必要的数据复制。比如，在读取数据时选择合适的数据类型，使用`dtype`参数来减少内存占用。 ```python # 使用特定的数据类型读取数据，优化内存使用 df_optimized = pd.read_csv('data.csv', dtype={'a': 'int32', 'b': 'float32'}) ``` ## 6.2 并行计算在Dataframe中的应用 并行计算涉及同时使用多个计算资源处理数据，可以大幅提高计算效率。在Dataframe中，我们可以通过多种方式利用并行计算来加速数据处理。 ### 6.2.1 并行计算基础概念 并行计算的基础概念包括任务划分、处理器分配和计算同步。在Pandas中，可以使用Dask这样的库来实现DataFrame的并行计算。 ```python import dask.dataframe as dd # 使用Dask DataFrame进行并行计算的示例 dask_df = dd.read_csv('data.csv') result = dask_df.groupby('a')['b'].sum().compute() ``` 在上述代码中，`dask.dataframe`的使用允许我们在多个核心上并行执行分组和聚合操作。 ### 6.2.2 分布式数据处理技巧 分布式数据处理意味着处理分布在多个节点上的数据。Dask等库支持大规模数据集的分布式处理。掌握如何将数据分片、调度任务以及合并结果是重要的技巧。 ```python # 分布式数据处理技巧示例 # 分片数据集 分区数 = 4 分区列表 = np.array_split(df, 分区数) # 分布式计算 with dask.distributed.Client() as client: # 将分区数据分发到各个工作节点 futures = client.scatter(partitions_list) # 对分片数据执行计算任务 results = client.map(process_partition, futures) # 收集结果 final_result = client.gather(results) ``` 在上述代码中，`dask.distributed.Client` 用于在Dask集群中分发和收集数据，`scatter` 和 `map` 函数用于分发任务和收集计算结果。 在实际应用中，合理利用并行计算可以大幅提高数据分析和处理的效率。优化数据类型、减少数据复制、合理分配任务都是并行计算的重要组成部分。同时，Dask等工具的使用提供了将这些概念转化为实际操作的途径，使数据科学家能够处理前所未有的数据规模。