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申请/专利权人：南京铁道职业技术学院
摘要：本发明公开了一种基于PySpark和Pandas融合的大数据时序分析方法，其使用Spark对大规模数据进行过滤、聚合等变换操作，通过降采样方法把大规模时序数据转化为小规模均匀等距时序数据，再使用PySpark的toPandas方法转化为PandasDataFrame，最后使用Pandas库提供的时序分析算法进行时序分析。实际应用中具有较好的运行效率和性能。
主权项：1.一种基于PySpark和Pandas融合的大数据时序分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过数据采集模块抓取来海量数据；步骤2：利用Spark对海量数据进行补全、统一时间字段等格式标准化操作，得到大规模时序数据。步骤3：通过过滤、聚合等变换操作把大规模时序数据降采样为小规模均匀等距时序数据；步骤4：基于PySpark将得到的小规模均匀等距时序数据转化为Pandas数据；步骤5：利用Pandas库中的时序分析函数对得到的Pandas数据进行时序分析，从而得到时序数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京铁道职业技术学院 一种基于PySpark和Pandas融合的大数据时序分析方法
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