使用Java和Python进行数据统计和分析

Java 和 Python 是当今最流行的两种计算机语言。两者都非常成熟，并提供了工具和技术生态系统，帮助我们解决数据科学领域出现的挑战性问题。每种语言都各有优势，我们要知道什么时候应该使用哪种工具，或者什么时候它们应该协同工作相互补充。

Python 是一种动态类型语言，使用起来非常简单，如果我们不想接触复杂的程序，它肯定是进行复杂计算的首选语言。Python 提供了优秀的库（Pandas、NumPy、Matplotlib、ScyPy、PyTorch、TensorFlow 等）来支持对数据结构或数组的逻辑、数学和科学操作。

Java 是一种非常健壮的语言，具有强类型，因此有更严格的语法规则，所以不易出现程序错误。与Python一样，它也提供了大量的库来处理数据结构、线性代数、机器学习和数据处理（ND4J、Mahout、Spark、Deeplearning4J 等）。

本文将介绍如何对大量表格数据进行简单的数据分析，并使用 Java 和 Python 计算一些统计数据。我们可以看到使用各个平台进行数据分析的不同技术，对比它们的扩展方式，以及应用并行计算来提高其性能的可行性。

提出问题

我们要对不同州的一大批城市的价格做一个简单的分析，这里假设有一个包含此信息的 CSV 文件。阅读文件并继续过滤掉一些州，并将剩余的州按城市-州分组以进行一些基本统计。希望能够找到有效执行的解决方案，并且能够随着输入数据规模的增长而有良好的扩展。

数据样本是：

城市

州

基本价格

实际价格

La Jose

PA