Apexмигель1Ну вообще идея была такая данные из спарка сразу на красивом графике показать
Тогда еще вот это может пригодиться
https://databricks.com/blog/2015/02/17/introducing-dataframes-in-spark-for-large-scale-data-science.html

А как же использование R для отображения красивых графиков :-)
По поводу применения R знаете что - нибудь ?

А за статью спасибо , Apex !

ApexСтанислав КлевцовА как же использование R для отображения красивых графиков :-)

Работа с графиками в R - это тихий ужас, там learning curve почти вертикальная. Питоновская matplotlib гораздо понятнее.

Станислав КлевцовПо поводу применения R знаете что - нибудь ?
Что именно? Тема очень обширная. R применяется много где.
Если сравнивать R и Python, из своего скромного опыта могу сказать следующее:
- производительность по сравнению с питоном ниже
- количество библиотек и реализаций тех или иных алгоритмов сильно больше
- предыдущий пункт пораждает проблему выбора и несовместимости разных реализаций, например, один только временных рядов я насчитал штук пять, причем все они в той или иной степени не взимозаменяемы в разных ситуациях
- создатель pandas явно вдохновлялся dataframe из R
- в целом R более популярен среди статистов и в академической среде
- R функциональный язык

мигель1А кто нить в курсе, чем отличаются
pandas IO tools
и
API Reference
Не очень понятен вопрос.
pandas IO tools это API Pandas для работы с внешними источниками данных. Т.е. чтоб не парсить например csv файл самостоятельно и потом не загружать его содержимое в DataFrame Pandas, можно взять готовую реализацию из pandas IO tools.
API Reference - это в переводе с английского справочник по API. Что имеется в виду?
Спасибо за ответ !)