Python Copy Output: 同样,我们也可以使用filter方法选择行。 importpandasaspd# 创建一个dataframedf=pd.DataFrame({'column1':[1,51,50,100,200],'column2':['pandasdataframe.com1','pandasdataframe.com2','pandasdataframe.com3','pandasdataframe.com4','pandasdataframe.com5'],'other_column':['other...
print(filtered_df) 4)按行名过滤(axis=0) importpandasaspd# 创建 DataFrame 并设置索引df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3],'B': [4,5,6],'C': [7,8,9] }, index=['row1','row2','row3'])# 保留指定行 'row1' 和 'row3'filtered_df = df.filter(items=['row1','row3'], axi...
RDD的缺点是无从知道每个元素的【内部字段】信息。意思是下图不知道Person对象的姓名、年龄等。DataFrame也是弹性分布式数据集，但是本质上是一个分布式数据表，因此称为分布式表更准确。DataFrame每个元素不是泛型对象，而是Row对象。DataFrame的缺点是Spark SQL DataFrame API 不支持编译时类型安全，因此，如果结构未知，则...
df.select(df.age.alias('age_value'),'name') 查询某列为null的行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pyspark.sql.functionsimportisnull df=df.filter(isnull("col_a")) 输出list类型,list中每个元素是Row类: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 list=df.collec...
pd.read_excel(io, sheet_name=0, *, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, parse_dates=False,...
过滤(Filtering): df.filter() 分组/聚合(Group by / Aggregation): df.group_by(..).agg([..]) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df = pl.DataFrame( { "nrs": [1, 2, 3, None, 5], "names": ["foo", "ham", "spam", "egg", None], "random": np.random.rand(...
dataframe的创建一般有两种方式,一是通过字典创建,二是分别指定数据、行索引和列索引创建 pandas 的 DataFrame 方法需要传入一个可迭代的对象(列表,元组,字典等), 或者给 DataFrame 指定 index 参数就可以解决这个问题。 1.1.2 列表创建DataFrame import pandas as pd ...
DataFrame.Filter 方法 参考 反馈 定义 命名空间: Microsoft.Data.Analysis 程序集: Microsoft.Data.Analysis.dll 包: Microsoft.Data.Analysis v0.23.0-preview.1.25125.4 重载 展开表 Filter(PrimitiveDataFrameColumn<Int64>) 使用 中的行索引返回新的数据帧rowIndices ...
3.2.3、orderBy 或 sort: 排序 4、提取数据 4.1、将dataframe转为字典 4.2、将dataframe的某一列转化为list 4.3、过滤数据 : filter和where方法的效果相同 4.4、对null或者NaN数据进行过滤 4.5、between(): 查询数据是否在某个区间 5、删除数据 5.1、drop(): 删除某一列 ...
DataFrame.filter()操作:scala> PersonDF.filter($"age">30).show +---+---+---+ | id| name|age| +---+---+---+ | 2| lisi| 32| | 3|laowang| 46| +---+---+---+ SQL风格语法(推荐)可以把DataFrame注册成一张表,然后通过sparkSession.sql(sql语句)操作//DataFrame注册成表...