【5日目成果】英語版Udemy講座で学ぶ！SparkとpythonでBig Data解析: Udemyで技術習得！気の向くままにのんびりと

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2019年09月17日

【5日目成果】英語版Udemy講座で学ぶ！SparkとpythonでBig Data解析

進捗58%(+3%)

Logistic Regressionの学習を進めている。
疲れ気味のため、進捗が少ない。
模擬プロジェクト練習問題に入る前の知識の確認中。
Logistic Regressionの学習中に気が付いた点を2点メモしておく。

１、DataFram.head()と head(1)を実行した結果が微妙に違うのに気が付いた。

・df.head() →Rowオブジェクト
・df.head(1) →Rowオブジェクト1個の配列

先頭データの内容を表示する際にforループする際にはそれぞれ

・df.head()の場合
　・for i in df.head():print(i)

・df.head(1)の場合
　・for i in df.head(1)[0]:print(i)

とする。

２、Pipelineをインポートする際に"pipeline"（全部小文字）が選択肢に出てくるが、
これは使わず"PipeLine"を使うこと。

×：from pyspark.ml import pipeline

〇：from pyspark.ml import Pipeline

10分くらい時間をロスしてしまった。
うーん、紛らわしい。

このコースへのリンク
Spark and Python for Big Data with PySpark

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