python数据类型有哪些怎么判断 pandas数据分类？
pandas数据分类？
Series：一维数组，与Numpy中的一维array相似。二者与Python都差不多的数据结构List也很相同。Series如今能保存不同种元素数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存到在Series中。Time- Series：以时间为索引的Series。
DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的相似。可以将DataFrame表述为Series的容器。
Panel：三维的数组，这个可以解释为DataFrame的容器。
Panel4D：是像Panel差不多的4维数据容器。
PanelND：占据factory集合，是可以创建角色像Panel4D一样N维命名原则容器的模块。
Python主要元素有哪些？
python的主要元素基本都就是可以两类两大类——数值和字符串。
数值：数值是python最基础的数据类型，也是我们定义变量给变量时最常用的形式，通常和整型、布尔型等。
字符串：也就是文本数据，在python中就像用引号来定义，可以不通过python通过拼接和交错重叠，实现方法文本数据的处理；
数据分析需要用什么技术？java还python好一点？
我猜楼主问这个问题，主要那就对数据分析技术不太知道一点
先说结论：
假如你是想垒建发下的数据分析解决方案，从存储，数据处理和清洗，结论，可视化，就得用java，不过java这块解决方案和框架较多，比如hadoop,spark,flink等
假如你仅仅纯数据分析，数据集比较单个体，比如想迅速在excel或数据库中，数据库检索，查询，精炼自己是想的数据，就用python
我们来看看目前企业对数据分析的需求吧：
20%的数据再发挥着80%的业务价值；
80%的数据请求只根据20%的数据。
目前来看，反正是数据存储处理、分析应该挖掘，最求完整和完全成熟的生态圈肯定基于关系型数据库，诸如报表、联机分析等工具；至于应该是数据建模人员更偏重于网站查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而并非编程语言。
企业平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、远古时期形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定会数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师通过下一步怎么办数据处理。在加工的数据也可以以数据集市或数据模型的形式储存在NoSQL数据库中，这都是后面要接着讲的“离线”与“在线”数据。
数据库到数据仓库，是事务型数据到分析型数据的转变，分析什么型数据必须和的是：分析的主题、数据的维度和层次，在内数据的历史变化等等。而对大数据平台来说，对分析的需求会最细，除开：
网上查询：快速响应两种条件查询、模糊查询、标签
搜索：除开对非结构化文档的搜索、回结果的排序
统计：动态实时思想活动变化，如电商平台的在线销售订单与发货计算出出的库存总是显示
挖掘点：意见挖掘算法、机器学习的训练集
是对差别的数据处理需求，可能会是需要设计差别的数据存储，还不需要考虑该如何飞快地将数据剪切粘贴到填写的存储点并接受合适的结构转换，以供讲人员快速响应业务的需求。
JAVA技术栈：
Hadoop三个分布式文件系统基础架构。
可以解决了大数据（大到一台计算机难以并且存储，一台计算机没能在具体的要求的时间内并且处理）的可信存储(HDFS)和处理(MapReduce)。
Hive是确立在Hadoop之上的，使用Hadoop另外底层存储的批处理系统。（可以理解为MapReduce的一层壳）
Hive是替增加MapReducejobs的编译程序工作。
HBaseHBase是一种Key/Value系统，它运行程序在HDFS之上。
Hbase是是为帮忙解决Hadoop的实时性需求。
Spark和StormSpark和Storm也是通用的并行计算框架。
能解决Hadoop只区分于离线状态数据处理，而不能不能能提供实时数据处理能力的问题。
区别：
1.Spark实现这样的理念，当数据异常庞大时，把计算过程传达消息给数据要比把数据传达消息给算出过程要更富效率。而Storm是把数据传达消息给计算过程。
2.实现设计理念的不同，其应用领域也完全不同。Spark工作于保证的数据全集（如Hadoop数据）早被导入Spark集群，Spark基于组件intomemory管理可以通过快讯扫描，并最小化迭代算法的全局I/O你操作。Storm在闪图全面处理更多能生成的“小数据块”上要更好（.例如在Twitter数据流上实时计算一些汇聚功能或分析）。
Python技术栈
三张图搞定
python技术栈
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