pyspark.pandas.Series.align¶
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系列。对齐( 其他:联盟(pyspark.pandas.frame.DataFrame,系列],加入:str=“外”,轴:联盟(int, str,没有)=没有一个,复制:bool=真正的 )→元组(pyspark.pandas.series.Series,联盟(pyspark.pandas.frame.DataFrame,pyspark.pandas.series.Series] ] ¶ -
使两个物体的轴与指定的连接方法。
连接方法是为每个轴指定索引。
- 参数
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- 其他 DataFrame或系列
- 加入 {{‘外’,‘内心’,“左”、“右”}},默认“外”
- 轴 允许轴的其他对象,默认没有
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对齐在索引(0)、列(1),或两者兼而有之(没有)。
- 复制 bool,默认的真
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总是返回新对象。如果复制= False和不需要改变符号,原始对象返回。
- 返回
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- (左,右) (系列、其他类型)
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对齐的对象。
例子
> > >ps。set_option(“compute.ops_on_diff_frames”,真正的)> > >s1=ps。系列([7,8,9),指数=(10,11,12])> > >s2=ps。系列([“g”,“h”,“我”),指数=(10,20.,30.])
> > >aligned_l,aligned_r=s1。对齐(s2)> > >aligned_l。sort_index()十7.011 8.012个9.020南30日南dtype: float64> > >aligned_r。sort_index()10克11没有一个12个没有一个20 h30我dtype:对象
“内部”结合连接类型:
> > >aligned_l,aligned_r=s1。对齐(s2,加入=“内心”)> > >aligned_l。sort_index()10 7dtype: int64> > >aligned_r。sort_index()10克dtype:对象
结合DataFrame:
> > >df=ps。DataFrame({“一个”:(1,2,3),“b”:(“一个”,“b”,“c”)},指数=(10,20.,30.])> > >aligned_l,aligned_r=s1。对齐(df)> > >aligned_l。sort_index()十7.011 8.012个9.020南30日南dtype: float64> > >aligned_r。sort_index()一个b1.0十11南没有12南没有20 2.0 b30 3.0摄氏度
> > >ps。reset_option(“compute.ops_on_diff_frames”)