pyspark.pandas.DataFrame.transpose???
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数据Frame移位高山市 )→ pyspark.pandas.frame.DataFrame ??? -
转换索引列
反射DataFrame主对角属性
T级accesser使用方法转接器.注解
这种方法基于昂贵运算 因大数据性质内部它需要生成每一行值, 并分组两次-这是一个大操作为了避免误用,该方法有输入长度的默认值计算.max_rows并提高值错误
>>>发自pyspark.pandas.config导入选项通则>>>带选项通则高山市'compute.max_rows',1000:.ss系统.数据Frame{{'a':范围划分高山市1001}).移位(b)追踪回调(最近最后调用):.值错误:当前DataFrame比给定限制1000行多计算.max_rows使用pyspark.pandas.config.set_option取取1000多行注意前修改计算.max-rows操作费用相当高
- 回归
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- 数据Frame
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转换DataFrame
注解
转换数据Frame混合d类型将导致数据Frame同强制d类型举个例子,如果整列和浮动必须放入同列中,它就会浮出水面类型强制是不可能的,它失效
并注意索引中的值应独特化,因为它们成为单列名
此外,如果使用spark2.3,类型应始终完全相同
实例
平方数据阵列同型d类型
>>>d1={{Coll:[一号,2万事通ser2:[3,4}>>>df1=ss系统.数据Frame高山市数据显示=d1,列内=[Coll,ser2)>>>df1Col1col2013一二四
>>>f1转寄=df1.T级.sort_index(b)>>>f1转寄01sll112234
d类型原型DataFrame时,我们用同型DataFrame取换DataFrame
>>>df1.d类型Col1 int642 int64d类型:对象>>>f1转寄.d类型0it641 int64d类型:对象
非平方DataFrame混合d类型
>>>d2={{数组:[9.5,8万事通.孩子们:[0,0万事通.位元:[12,22号}>>>f2=ss系统.数据Frame高山市数据显示=d2,列内=[数组,孩子们,位元)>>>f2评分子大09.50121.8.0022
>>>f2转寄=f2.T级.sort_index(b)>>>f2转寄0112.0 22.0孩子们 0.0 0.0评分9.5 8.0
DataFrame混合d类型时,
>>>f2.d类型分数浮点64孩子们64岁数64d类型:对象
>>>f2转寄.d类型0浮点641浮点64d类型:对象