'A2','A3'],'B':['B0','B1','B2','B3']})df2=pd.DataFrame({'A':['A4','A5','A6','A7'],'B':['B4','B5','B6','B7']})# 使用concat进行行合并,添加多层索引result=pd.concat([df1,df2],keys=['x','y'])print(result) Python Copy Output: 2
map对数据的变换是1对1进行的; flatMap对数据变换后,返回ObservableSource对象。可以对数据进行一对多,多对多的变换。flatMap并不保证数据有序。 concatMap与flatMap使用基本一致,它可以保证数据有序。1. map的使用: Observable.just("学生1", "学生2", "学生3") .map(new Function<String, String>() { @O...
1、apply、applymap、map 对数据进行处理的时候,使用循环往往会大大降低代码的执行效率,但是通过pandas中封装好的函数,则可以极大提升执行效率; DataFrame.apply(self, func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds) # 轴级应用函数(默认axis=0) DataFrame.app...
map:在接收事件时,变换事件的类型,比如int ---> String flatMap:将一个事件包装成一个Observable继续发送 concatMap:和flatMap类似,可以保证有序 scanWith:将发送的每一个事件进行操作,观察者接收操作后的事件 过滤操作符: filter:会对要发射的事件进行测试,只有通过测试的数据才会被发射 take:只发射前面的部分数...
1、连接模式 flatMapConcat 代码示例 2、合并模式 flatMapMerge 代码示例 3、最新展平模式 flatMapLatest 代码示例 一、Flow 流展平 Flow 流在 接收元素 时 , 可能需要 另一个 流的元素 , 两个流之间进行 交互的操作 就是 展平, 常见的 展平模式有 : ...
V merge(K key, V value...使用场景 这个使用场景相对来说还是比较多的,比如分组求和这类的操作,虽然 stream 中有相关 groupingBy() 方法,但如果你想在循环中做一些其他操作的时候,merge() 还是一个挺不错的选择的... this.put(key, newValue); return newValue; } } 总结 本文简单介绍了一下 Map....
01.映射与遍历 map flatMap foreach Iterator flattenfilterfilterNot filterKeys mapValue02.规约与聚合 fold reduce aggregate max min03.混洗 shuffle04.分区和分组partitiongroupBy grouped05.数据变换 zip unzip zipWithIndex concat toArray toListcollectrange06.逻辑判断emptyisEmptycontainscontainsSlice07.查看-查...
这仅在第一个子流中打印元素: A1, A2, A3, ... 那是因为 flatMapConcat 按顺序消耗子流。有一个 flatMapMerge 可以从固定数量的子流中消耗元素的功能。 有一个更通用的 flatMapMerge 可以从任何子流中选择任何可用元素吗?类似于从其上游输出元素输出元素的合并函数类似的东西。
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201 + rewrite IHl, 2 flat_map_concat_map, map_map. 202 + f_equal. eapply map_ext. intros [??[]| |]; simpl; auto. 203 + Qed. 204 + Next Obligation. 205 + replace (vars_defined (filter is_fby (inline_all_possible (idck (n_vars n)) (n_eqs n))) 206 + with (vars...