pyspark.pandas.Series.dot¶
-
系列。点( 其他:联盟(系列,pyspark.pandas.frame.DataFrame] )→联盟(整数、浮点数、保龄球、str字节,小数。十进制、datetime。日期,日期时间。datetime,没有,pyspark.pandas.series.Series]¶ -
计算的点积系列和其他的列。
该方法计算的点积系列和另一个,或DataFrame系列和每一列。
它也可以被使用自我@其他在Python中> = 3.5。
请注意
这个API略不同于前两个系列的熊猫当索引不一致和配置的计算。eager_check”是错误的。熊猫引发一个异常;然而,pandas-on-Spark收益和执行与南娇宠地忽略不匹配。
> > >pdf1=pd。系列([1,2,3),指数=(0,1,2])> > >pdf2=pd。系列([1,2,3),指数=(0,1,3])> > >pdf1。点(pdf2)…ValueError:矩阵不一致
> > >psdf1=ps。系列([1,2,3),指数=(0,1,2])> > >psdf2=ps。系列([1,2,3),指数=(0,1,3])> > >与ps。option_context(“compute.eager_check”,假):…psdf1。点(psdf2)…5
- 参数
-
- 其他 系列,DataFrame。
-
其他对象来计算列的点积。
- 返回
-
- 标量,系列
-
返回系列和其他如果其他的点积是一个系列,这个系列的点积系列和其他每一行如果其他DataFrame。
笔记
系列和其他必须共享相同的索引,如果其他一系列或DataFrame。
例子
> > >年代=ps。系列([0,1,2,3])
> > >年代。点(年代)14
> > >年代@年代14
> > >psdf=ps。DataFrame({“x”:(0,1,2,3),“y”:(0,- - - - - -1,- - - - - -2,- - - - - -3]})> > >psdfx y0 0 01 1 12 2 23 3 3
> > >与ps。option_context(“compute.ops_on_diff_frames”,真正的):…年代。点(psdf)…x 14y -14dtype: int64