pyspark.pandas.Series.values¶
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财产
系列。值¶ -
返回一个Numpy DataFrame或系列的代表。
警告
我们建议使用DataFrame.to_numpy ()或Series.to_numpy ()代替。
请注意
这种方法应该只用于如果结果NumPy ndarray预计将小,因为所有数据加载到司机的记忆。
- 返回
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- numpy.ndarray
例子
DataFrame,所有列都是相同的类型(例如,int64)导致相同类型的数组。
> > >df=ps。DataFrame({“年龄”:(3,29日),…“高度”:(94年,170年),…“重量”:(31日,115年]})> > >df年龄身高体重0 3 94 311 29日170 115> > >df。dtypes年龄int64高度int64体重int64dtype:对象> > >df。值数组([[3,94,31日],[29、170、115]])
(如与混合型DataFrame列。,str/object, int64, float32) results in an ndarray of the broadest type that accommodates these mixed types (e.g., object).
> > >df2=ps。DataFrame(((“鹦鹉”,24.0,“第二”),…(“狮子”,80.5,“第一”),…(“猴子”,np。南,没有一个)),…列=(“名字”,“max_speed”,“排名”))> > >df2。dtypes名称的对象max_speed float64排名的对象dtype:对象> > >df2。值阵列([[“鹦鹉”,24.0,“二”),[“狮子”,80.5,“第一次”),[“猴子”,南,没有]],dtype =对象)
系列,
> > >ps。系列([1,2,3])。值阵列([1,2,3])
> > >ps。系列(列表(“aabc”))。值阵列([' a ', ' a ', ' b ', ' c '], dtype =对象)