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  1. SparkSql和DataFrame实战.docx

  2. 文档主要介绍了环境搭建和配置使用 1. 什么是Spark SQL Spark SQL的一个用途是执行使用基本SQL语法或HiveQL编写的SQL查询。Spark SQL还可以用于从现有的Hive安装中读取数据。有关如何配置此功能的更多信息,请参考Hive表格部分。当从另一种编程语言中运行SQL时,结果将作为DataFrame返回。您还可以使用命令行或jdbc/odbc来与SQL接口进行交互。 2. 什么是DataFrame 一个以命名列组织的分布式数据集。概念上相当于关系数据库中一张表或在R
  3. 所属分类:spark

    • 发布日期:2018-06-01
    • 文件大小:929792
    • 提供者:weixin_42349399
  1. python pandas dataframe 行列选择,切片操作

  2. SQL中的select是根据列的名称来选取;Pandas则更为灵活,不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的position(数字,在第几行第几列,注意pandas行列的position是从0开始)选取。
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2018-03-03
    • 文件大小:599040
    • 提供者:u014556723
  1. 如何更改 pandas dataframe 中两列的位置

  2. 如何更改 pandas dataframe 中两列的位置?今天小编就为大家介绍两种操作方法,希望对大家有所帮助,还等什么?一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:91136
    • 提供者:weixin_38518722
  1. python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

  2. 主要介绍了python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-16
    • 文件大小:64512
    • 提供者:weixin_38701312
  1. python dataframe常见操作方法:实现取行、列、切片、统计特征值

  2. 今天小编就为大家分享一篇python dataframe常见操作方法:实现取行、列、切片、统计特征值,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:37888
    • 提供者:weixin_38678057
  1. python pandas库中DataFrame对行和列的操作实例讲解

  2. 今天小编就为大家分享一篇python pandas库中DataFrame对行和列的操作实例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:59392
    • 提供者:weixin_38500444
  1. python 实现rolling和apply函数的向下取值操作

  2. 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import pandas as pd def get_under_rolling(df,window,user,name): df[name] = df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambda x:x[0]).iloc[::-1] return df if __name__ == '__main__': df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:36864
    • 提供者:weixin_38719643
  1. Python pandas 列转行操作详解(类似hive中explode方法)

  2. 最近在工作上用到Python的pandas库来处理excel文件,遇到列转行的问题。找了一番资料后成功了,记录一下。 1. 如果需要爆炸的只有一列: df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]}) df Out[1]: A B 0 1 [1, 2] 1 2 [1, 2] 如果要爆炸B这一列,可以直接用explode方法(前提是你的pandas的版本要高于或等于0.25) df.explode('B') A B 0 1 1 1 1 2
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_38709466
  1. Python Pandas 对列/行进行选择,增加,删除操作

  2. 一、列操作 1.1 选择列 d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print (df ['one']) # 选择其中一列进行显示,列长度为最长列的长度 # 除了 index 和 数据,还会显示 列表头名,和 数据 类型 运行结果: a    1.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_38619613
  1. python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

  2. 用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:64512
    • 提供者:weixin_38743235
  1. Pandas对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform, agg)

  2. 1.单列运算 在Pandas中,DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作: df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2) 其中lambda函数中的x代表当前元素。可以使用另外的函数来代替lambda函数,例如: define square(x): return (x ** 2) df['col2'] = df['col1'].map(square) 2.多列运算  apply()会将待处理的对象拆分成多个
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:44032
    • 提供者:weixin_38536576
  1. Python pandas对excel的操作实现示例

  2. 最近经常看到各平台里都有Python的广告,都是对excel的操作,这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。 增加计算列 pandas 的 DataFrame,每一行或每一列都是一个序列 (Series)。比如: import pandas as pd df1 = pd.read_excel('./excel-comp-data.xlsx');
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:361472
    • 提供者:weixin_38665804
  1. python pandas库中DataFrame对行和列的操作实例讲解

  2. 用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:65536
    • 提供者:weixin_38576045
  1. python对列进行平移变换的方法(shift)

  2. 在进行数据操作时, 经常会碰到基于同一列进行错位相加减的操作, 即对某一列进行向上或向下平移(shift). 往常, 我们都会使用循环进行操作, 但经过查阅相关资料, 发现结合pandas里的groupby和shift两个函数就能轻松实现上述要求. #创建样例数据 temp = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,3],'value':[1,2,3,4,5,6]});temp Out[1]: id value 0 1 1 1 1 2 2 1 3
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:39936
    • 提供者:weixin_38724229
  1. python中pandas.DataFrame排除特定行方法示例

  2. 前言 大家在使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,关于python中pandas.DataFrame的基本操作,大家可以查看这篇文章。 pandas.DataFrame排除特定行 如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选。 但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容,却并没有一个isnotin()方法。我今天的工作就遇到了这样的需
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:47104
    • 提供者:weixin_38691220
  1. Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解

  2. 用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1; inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后就回不来了。 例子: >>>df = pd.DataFram
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:39936
    • 提供者:weixin_38703277
  1. python DataFrame 修改列的顺序实例

  2. 假设我有一个DataFrame(df)如下: name age id mike 10 1 tony 14 2 lee 20 3 现在我想把id 放到最前面,变成: id name age df_id = df.id df = df.drop('id',axis=1) df.insert(0,'id',df_id) 以上这篇python DataFrame 修改列的顺序实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:30720
    • 提供者:weixin_38595689
  1. 浅谈Series和DataFrame中的sort_index方法

  2. Series 的 sort_index(ascending=True) 方法可以对 index 进行排序操作,ascending 参数用于控制升序或降序,默认为升序。 若要按值对 Series 进行排序,当使用 .order(na_last=True, ascending=True, kind=’mergesort’) 方法,任何缺失值默认都会被放到 Series 的末尾。 在 DataFrame 上,.sort_index(axis=0, by=None, ascending=True) 方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:36864
    • 提供者:weixin_38647517
  1. python pandas中DataFrame类型数据操作函数的方法

  2. python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数。 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:73728
    • 提供者:weixin_38714641
  1. Python DataFrame一列拆成多列以及一行拆成多行

  2. 摘要 在进行数据分析时,我们经常需要把DataFrame的一列拆成多列或者根据某列把一行拆成多行,这篇文章主要讲解这两个目标的实现。 1.读取数据 2.将City列转成多列(以‘|’为分隔符) 这里使用匿名函数lambda来讲City列拆成两列。 3.将DataFrame一行拆成多行(以‘|’为分隔符) 方法一:在刚刚得到的DataFrame基础上操作,如下图所以,可以明显看到我们按照City列将DataFrame拆成了多行。主要是先将DataFrame拆成多列,然后拆成多个Dat
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:175104
    • 提供者:weixin_38641764
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