Alternative solutions: f = lambda x: ','.join(str(z) for z in sorted(int(y) for y in x.split(','))) df["B"] = df["B"].apply(f) df["B"] = [','.join(str(z) for z in sorted(int(y) for y in x.split(','))) for x in df["B"]] 本站已为你智能检索到如下内...
例如,使用df.select_dtypes(include=['int', 'float'])可以选择所有整数和浮点数类型的列。 字符型列:如果需要选择字符型列,可以使用select_dtypes方法。例如,使用df.select_dtypes(include=['object'])可以选择所有字符型列。 布尔型列:如果需要选择布尔型列,可以使用select_dtypes方法。例如,使用df.select_...
Name: A, dtype: int32 df.iloc[1:3] # iloc取连续多行 # 输出结果为: W X Y Z B 4 5 6 7 C 8 9 10 11 df.iloc[[0,2,3]] # iloc取不连续多行 # 输出结果为: W X Y Z A 0 1 2 3 C 8 9 10 11 D 12 13 14 15 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. ...
array([3] * 4, dtype='int32'), 'E': pd.Categorical(['test', 'train', 'test', 'train']), 'F': 'foo' }) print(df) print(df.index) print(df.columns) print(df.values) 如果是标量型字典需要创建索引。 a = {'A': 1., 'B': 'a'} #df = pd.DataFrame(a) #出错,需要加...
DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构(即类似excel的二维表),包含有一组有序的列,每列可以是...
. Should return True or False axis : int 默认情况下axis=0 即按行选择 Returns --- selection : type of caller """# 使用方法如下importre# 选择含有age的列data.select(lambdax:bool(x)if"age"inxelseFalse,axis=1)# 按照正则表达式选择列data.select(lambdax:bool(re.match("^[a-z]*_\d$",...
aggregate[B](z: B)(seqop: (B,A) => B,combop: (B,B) => B): B val arr = Array(1,2,3,4) val rdd: RDD[Int] = sc.parallelize(arr,4) // 参数一 区内计算 参数二区之间的运算 val res: Int = rdd.aggregate(10)(_+_ , _*_) // 11*12*13*14*10 println(res) 注意: ...
如何在dataframe中对列进行排序和索引? 将Series.rank与method='dense'一起使用,转换为整数并减去1: df['order'] = df['YYYYMM'].rank(method='dense').astype(int).sub(1)print (df) YYYYMM order0 202206 01 202207 12 202206 03 202209 24 202206 05 202207 1 ...
int16 (-2^15 to 2^15-1, -32768 to 32767) uint16 (0 to 2^16-1, 0 to 65535) 4 bytes float32 (单精度) int32(-2^31 to 2^31-1) uint32(0 to 2^32-1) 8 bytes float64 (双精度) int64(-2^63 to 2^63-1) uint64(0 to 2^64-1) datetime64 variable object 导入数据 可以...