inplace=True)>>> movies_df.columnsIndex(['Rank', 'Genre', 'Description', 'Director', 'Actors', 'Year', 'Runtime', 'Rating', 'Votes', 'Revenue_millions', 'Metascore'], dtype='object')
经过一点测试,这证明是最快、最一致和最普遍的方法来满足您的要求: rows_idx = test.indexidx = []checksum = 0# Repeat until condition is satisfiedwhile checksum <= 200: add = np.random.choice(rows_idx) idx.append(add) checksum += test.loc[add, "Col_2"]new_test = test.loc[idx,:] ...
r=Row(age=11,name='Alice')print r.columns #['age','name'] 选择一列或多列:select 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df["age"]df.age df.select(“name”)df.select(df[‘name’],df[‘age’]+1)df.select(df.a,df.b,df.c)# 选择a、b、c三列 df.select(df["a"]...
filter(conditionExpr: String): 刷选部分数据,返回dataframe类型 df.filter(“age>10”).show(); df.filter(df(“age”)>10).show(); df.where(df(“age”)>10).show(); 都可以 groupBy(col1: String, cols: String*) 根据某写字段来汇总返回groupedate类型 df.groupBy(“age”).agg(Map(“age”...
where和filter的作用相同,都可以对DataFrame的数据进行筛选。这里仅以where方法为例进行说明。where(condition)中的condition可以接收两种参数类型。具体如下: 当接收的参数为String型时,其写法参照SQL语言中where子句; 当接收的参数为Column类型时,对于每一个字段的筛选要求需要分别描述,然后使用逻辑运算组合起来即可(与或...
frompyspark.sql.functionsimportwhenimportpyspark.sql.functionsasF# 计算各个数值列的平均值defmean_of_pyspark_columns(df, numeric_cols): col_with_mean = []forcolinnumeric_cols: mean_value = df.select(F.avg(df[col])) avg_col = mean_value.columns[0] ...
您的代码可能如下所示: is_one = condition.astype(bool)is_after_one = (condition.cumsum(axis=1) - condition).astype(bool)df = pd.DataFrame(5, index=condition.index, columns=condition.columns)df_2 = pd.DataFrame(2.5, index=condition.index, columns=condition.columns)df_3 = pd.DataFrame(3,...
condition参数是一个过滤函数:row -> boolean,其中评估为TRUE的行将被删除,评估为FALSE的行则被保留。 explode explode与map类似,但它可以增加行的数量而不是列的数量(如果axis=1,则反之)。在第3章介绍的代数中没有explode的概念,因为它是在出版日期之后明确引入pandas的API中的。尽管它在pandas中相对较新,但...
13、 filter(conditionExpr: String): 刷选部分数据,返回dataframe类型 df.filter("age>10").show(); df.filter(df("age")>10).show(); df.where(df("age")>10).show(); 都可以 14、 groupBy(col1: String, cols: String*) 根据某写字段来汇总返回groupedate类型 ...
13、 filter(conditionExpr: String): 刷选部分数据,返回dataframe类型 ("age>10").show(); (df("age")>10).show(); (df("age")>10).show(); 都可以 14、 groupBy(col1: String, cols: String*) 根据某写字段来汇总返回groupedate类型 ("age").agg(Map("age" ->"count")).show();("age"...