大数据怎么平分表格内容(如何高效地将大数据表格内容进行均等分配？)

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要平分大数据表格内容，可以使用PYTHON的PANDAS库。以下是一个简单的示例： IMPORT PANDAS AS PD # 读取数据 DATA = PD.READ_CSV('DATA.CSV') # 计算总和 TOTAL = DATA.SUM() # 平分数据 EVEN_SPLIT = TOTAL // 2 # 创建新的DATAFRAME，包含平分后的数据 RESULT = PD.DATAFRAME({'A': [0] * EVEN_SPLIT, 'B': [0] * EVEN_SPLIT}) # 将原始数据填充到新DATAFRAME中 RESULT['A'] = DATA['A'].TOLIST() RESULT['B'] = DATA['B'].TOLIST() PRINT(RESULT) 这段代码首先读取名为DATA.CSV的CSV文件，然后计算所有列的总和。接下来，通过将总和除以2来找到平分后每列的平均值。最后，创建一个新的DATAFRAME，其中包含平分后的数据，并将原始数据填充到新DATAFRAME中。

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要平分大数据表格内容，可以使用PYTHON的PANDAS库。以下是一个简单的示例： IMPORT PANDAS AS PD # 假设有一个包含数据的CSV文件 DATA = PD.READ_CSV('DATA.CSV') # 计算每列的总和 COLUMN_SUMS = DATA.SUM() # 计算每列的平均值 COLUMN_AVGS = DATA.MEAN() # 平分数据 EVENLY_SPLIT_DATA = COLUMN_SUMS / 2 # 将平分后的数据添加到原始数据中 DATA['EVENLY_SPLIT'] = EVENLY_SPLIT_DATA # 保存修改后的数据到新的CSV文件 DATA.TO_CSV('EVENLY_SPLIT_DATA.CSV', INDEX=FALSE) 这个示例首先读取一个包含数据的CSV文件，然后计算每列的总和和平分后的数据。最后，将平分后的数据添加到原始数据中，并将结果保存到一个新的CSV文件中。

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