df.show()#Replace stringfrompyspark.sql.functionsimportregexp_replace df.withColumn('address', regexp_replace('address','Rd','Road')) \ .show(truncate=False)#Replace stringfrompyspark.sql.functionsimportwhen df.withColumn('address', when(df.address.endswith('Rd'),regexp_replace(df.address,'...
2.2 删除指定列或行 用drop函数指定删除对应的列,axis=1表示针对列的操作,inplace为True,表示直接在原数据上进行修改,否则原数据保持原样 删除数据的几种情况:https://www.cnblogs.com/cocowool/p/8421997.html df.drop('a',axis=1,inplace=True)# 等价于# df = df.drop('a',axis=1) #这两者是等价的...
today = datetime.datetime.now() # 当天 lastMonth=datetime.datetime.now().replace(day=1,month=today.month-1)#上个月第一天的大日期 datetime.datetime.now().replace(day=1)#本月第一天 1. 2. 3. 对时间做加减法,需要再导入一个包:dateutil 上月月末 import dateutil #上月月末 datetime.datetime....
DataFrame.replace([to_replace, value, …]) #Replace values given in ‘to_replace’ with ‘value’. 1. 2. 3. 10从新定型&排序&转变形态 DataFrame.pivot([index, columns, values]) #Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values. DataFrame.reorder_levels(order[, axis]) #...
str.replace("polar", "pola") print(s2) from datetime import date start = date(2001, 1, 1) stop = date(2001, 1, 9) s = pl.date_range(start, stop, interval="2d", eager=True) print(s.dt.day()) DataFrame 是一个二维数据结构,由一个或多个 Series 支持,可以看作是对一系列(例如...
*//Replaces all occurrences of "UNKNOWN" with "unnamed" in column "name".* df.na.replace("name", ImmutableMap.of("UNKNOWN","unnamed"));* *//Replaces all occurrences of "UNKNOWN" with "unnamed" in all string columns.* df.na.replace("*", ImmutableMap.of("UNKNOWN","unnamed"));* ...
DataFrame.replace([to_replace, value, …]) Replace values given in ‘to_replace’ with ‘value’. 从新定型&排序&转变形态 方法 描述 DataFrame.pivot([index, columns, values]) Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values. ...
IDictionary<String,String> 儲存取代值的對應 傳回 DataFrame DataFrame 物件 適用於 Microsoft.Spark latest 產品版本 Microsoft.Sparklatest Replace(String, IDictionary<Boolean,Boolean>) 以對應的值取代對應中replacement符合索引鍵的值。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameReplace(stringcolumnName, System.Collectio...
if_sheet_exists:在a追加模式下,如果要写的sheet存在,支持{‘error’, ‘new’, ‘replace’, ‘overlay’}, default ‘error’ error:抛出ValueError错误 new:创建一个新的sheet名字,名字由引擎自己分配 replace:替换原有的sheet,原有sheet将被修改 overlay:修改原有内容,并不删除原有sheet df1 = pd.DataFrame...
如果您需要调用MaxCompute上的内建或者已定义函数来生成列,您可以使用func接口,该接口默认函数返回值为STRING,可以用rtype参数指定返回值。 >>> from odps.df import func >>> >>> iris[iris.name, func.rand(rtype='float').rename('rand')][:4] >>> iris[iris.name, func.rand(10, rtype='float...