1. 创建DataFrame 1.1 通过list 创建DataFrame 需要指定 data,index 行,columns 列 指定data和index/columns是list类型或者 np.arange df1 = pd.DataFrame(data=[[1, 2, 3], [11, 12, 13]], index=['r_1', 'r_2'], columns=['A', 'B', 'C']) df2 = pd.DataFrame(data=[[1], [11]], ...
需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作, 下面的例子会先新建一个d...
importorg.apache.spark.sql.catalyst.encoders.RowEncodervalfields:Array[StructField] = frame.schema.fieldsvalnewFields = fields :+StructField("score",IntegerType)valscoreDataset:Dataset[Row] = frame .map(row => {varscore =0valmap:Map[String,Nothing] = row.getValuesMap(columns) map.foreach(m...
df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,6),index=list('ABCD'),columns=list('123456')) df 结果：...
1. 创建DataFrame 2. DataFrame基本操作 3. 分析DataFrame数据 1. 创建DataFrame pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) 1. data ndarray、list或dict index 行索引 columns 列名列表 import pandas as pd d = [[1.3, 2.0, 3, 4], [2, 4, 1, 4], [2, 5, 1.9, 7], [3, 1,...
Action 操作1、 collect() ,返回值是一个数组,返回dataframe集合所有的行2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组,返回dataframe集合所有的行3、 count() 返回一个number类型的,返回dataframe集合的行数4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max)...
dataframe的基本操作 1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组,返回值是所有列的名字以及类型 4、 explan()打印执行计划 物理的 5、 explain(n:Boolean) 输入值为 false 或者true ,返回值是unit 默认是false ,如果输入true...
dataframe的基本操作 1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组,返回值是所有列的名字以及类型 4、 explan()打印执行计划 物理的 5、 explain(n:Boolean) 输入值为 false 或者true ,返回值是unit 默认是false ,如果输入true...
DataFrame的基本操作 1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组,返回值是所有列的名字以及类型 4、 explan()打印执行计划 5、 explain(n:Boolean) 输入值为 false 或者true ,返回值是unit 默认是false ,如果输入true 将会打...
这里的index和columns就分别是行和列标签。我们可以很容易选择一段时间(行上选择)和几列(列上选择)数据。当然这些建立在数据是按顺序存储的基础上。 按顺序存储的特性让 DataFrame 非常适合用来做统计方面的工作。 In[17]:df3=df.shift(1)# 把 df 的数据整体下移一格,行列索引保持不变In[18]:df3Out[18]:...