标签:VBA,Evaluate方法 假设我们只想复制工作表中指定列的数据,例如第1、2、5列的数据,有多种实现方法,这里介绍使用数组的VBA代码实现。...1、2、5列的数据输出到工作表Sheet2中。...数组和行都是固定的。如何针对不同的行使其成为动态的?为了涵盖数据集,假设在声明lRow变量后,数组(ar)可以是: ar=Range(“A1:F”& lRow) 但如何对行执行此操作?...可以利用Excel的Evaluate功能来生成灵活的行和列组合。VBA的rows.count命令可以确定区域内数据的终点,并存储该区域,以便在Index公式中使用。...,但有一个优点,即灵活地基于列的长度。
pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...在本段代码中,numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作,pandas 用于创建和操作 DataFrame。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame 中,“label” 作为列名,列表中的元素作为数据填充到这一列中。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
本文处理的场景如下,hive表中的数据,对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖,spark相关的所有包,pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...; import scala.Tuple2; import java.io.Serializable; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap...%s where %s", db ,tb, partition); System.out.println(query); DataFrame rows = hiveContext.sql
用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列,使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列,返回的是DataFrame...6所在的行中的第4列,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'列中大于5所在的行中的第3-5(不包括5)列 Out[32]: c...(1) #返回DataFrame中的第一行 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列,且该列也用不到,一般是索引列被换掉后导致的,有强迫症的看着难受,这时候dataframe.drop...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
printf("%d\t", result[i][j]); } printf("\n"); } return 1; } 最近发东西比较频繁,因为我的图床写好了
针对训练集中没有出现的字符串值,spark提供了几种处理的方法: error,直接抛出异常 skip,跳过该样本数据 keep,使用一个新的最大索引,来表示所有未出现的值 下面是基于Spark MLlib...源码剖析 首先我们创建一个DataFrame,获得原始数据: val df = spark.createDataFrame(Seq( (0, "a"), (1, "b"),...这样就得到了一个列表,列表里面的内容是[a, c, b],然后执行transform来进行转换: val indexed = indexer.transform(df) 这个transform可想而知就是用这个数组对每一行的该列进行转换...(即数组的长度) } else { ... // 如果是error,就抛出异常 } } // 保留之前所有的列,新增一个字段,并设置字段的...,就直接返回; // 否则,就读取了传入的DataFrame的StructField中的Metadata val values = if (!
2)在应用程序中可以混合使用不同来源的数据,如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 ...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说,很昂贵也负担不起) 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说,将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储,将Hive支持的复杂数据类型...比如针对二元数据列,可以用字节编码压缩来实现(010101) 这样,每个列创建一个JVM对象,从而可以快速的GC和紧凑的数据存储;额外的,还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法(如字典编码、行长度编码等压缩方法...1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。它是个只读的表,不能在运算过程再往里加元素。 ...scala> res0.printSchema #查看列的类型等属性 root |-- id: integer (nullable = true) 创建多列DataFrame对象 DataFrame
文章背景: 在表缺少主键无法直接创建关系,或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下,可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时,循环依赖经常发生。...当试图在新创建的PriceRangeKey列的基础上建立PriceRanges表和Sales表之间的关系时,将由于循环依赖关系而导致错误。...在这个例子中,修复方法很简单:使用DISTINCT代替VALUES。一旦改用DISTINCT,就可以正常创建关系了。结果如下图所示。 正确设置关系后,可以按价格区间切片了。...在我们的例子中,情况是这样的: Sales[PriceRangeKey]依赖PriceRanges表,既因为公式中引用了PriceRanges表(引用依赖),又因为使用了VALUES函数,可能会返回额外的空行...由于两个依赖关系没有形成闭环,所以循环依赖消失了,可以创建关系。 3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系的计算列时,都需要注意以下细节: 使用DISTINCT 代替VALUES。
2)在应用程序中可以混合使用不同来源的数据,如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 3)内嵌了查询优化框架,在把SQL解析成逻辑执行计划之后,最后变成RDD的计算。...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说,很昂贵也负担不起) 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说,将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储,将Hive支持的复杂数据类型(如array...比如针对二元数据列,可以用字节编码压缩来实现(010101) 这样,每个列创建一个JVM对象,从而可以快速的GC和紧凑的数据存储;额外的,还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法(如字典编码、行长度编码等压缩方法...SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象,这个对象类似于关系型数据库中的表。 1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。...#查看列的类型等属性root|-- id: integer (nullable = true) 创建多列DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。
1、RDD Dataset 和 DataFrame 速览 RDD 和 DataFrame 都是一个可以看成有很多行,每一行有若干列的数据集(姑且先按照记录和字段的概念来理解) 在 scala 中可以这样表示一个...DataFrame 则是一个每列有命名的数据集,类似于关系数据库中的表,读取某一列数据的时候可以通过列名读取。所以相对于 RDD,DataFrame 提供了更详细的数据的结构信息 schema。...在 Spark 2.1 中, DataFrame 的概念已经弱化了,将它视为 DataSet 的一种实现 DataFrame is simply a type alias of Dataset[Row]...最开始的想法是用 scala 的 一些列表类型封装数据,当每个列的类型相同的时候,用数组 如 Array[String],但一般情况下是不同的,就用元组("a", 1, …),但这个方法有个局限,我们以...//当生成的 RDD 是一个超过 22 个字段的记录时,如果用 元组 tuple 就会报错, tuple 是 case class 不使用 数组和元组,而使用 Row implicit val rowEncoder
因此,如果需要访问Hive中的数据,需要使用HiveContext。 元数据管理:SQLContext不支持元数据管理,因此无法在内存中创建表和视图,只能直接读取数据源中的数据。...在Scala和Java中,DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示: Scala API中,DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中,用户需要使用Dataset...表示DataFrame 通常将Scala/Java中的Dataset of Rows称为DataFrame。...的DataFrame API中的一个方法,可以返回一个包含前n行数据的数组。...例如,可以使用 col 函数来创建一个 Column 对象,然后在 select 方法中使用该列: import org.apache.spark.sql.functions.col val selected
首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数。 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中。...Action 操作 1、 collect() ,返回值是一个数组,返回dataframe集合所有的行 2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组,返回dataframe...1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组,返回值是所有列的名字以及类型 4、...:String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的, 13、 unpersist() 返回dataframe.this.type 类型,去除模式中的数据 14、 unpersist...Column) 删除某列 返回dataframe类型 10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except
pandas 于 2009 年被开发,Python 中于是也有了 DataFrame 的概念。这些 DataFrame 都同宗同源,有着相同的语义和数据模型。...拿 pandas 举例子,当创建了一个 DataFrame 后,无论行和列上数据都是有顺序的,因此,在行和列上都可以使用位置来选择数据。...DataFrame 正式下定义: DataFrame 由二维混合类型的数组、行标签、列标签、以及类型(types 或者 domains)组成。...但其实它只是 spark.sql的另一种形式(当然 Spark DataFrame 确实在 spark.sql 下)。...图里的示例中,一个行数 380、列数 370 的 DataFrame,被 Mars 分成 3x3 一共 9 个 chunk,根据计算在 CPU 还是 NVIDIA GPU 上进行,用 pandas DataFrame
新的DataFrame AP不仅可以大幅度降低普通开发者的学习门槛,同时还支持Scala、Java与Python三种语言。...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列,每列的名称和类型各是什么。...(以列(列名,列类型,列值)的形式构成的分布式的数据集,按照列赋予不同的名称) DataFrame有如下特性: 1)、分布式的数据集,并且以列的方式组合的,相当于具有schema的RDD; 2)、相当于关系型数据库中的表...方式一:下标获取,从0开始,类似数组下标获取如何获取Row中每个字段的值呢????...针对Dataset数据结构来说,可以简单的从如下四个要点记忆与理解: Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame,最终使用Dataset
RDD API 用户使用SparkR RDD API在R中创建RDD,并在RDD上执行各种操作。...目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法,可以满足大多数情况下的使用需求: SparkR支持的创建RDD的方式有: 从R list或vector创建RDD(parallelize...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...格式的文件)创建 从通用的数据源创建 将指定位置的数据源保存为外部SQL表,并返回相应的DataFrame 从Spark SQL表创建 从一个SQL查询的结果创建 支持的主要的DataFrame操作有:...展望 SparkR目前来说还不是非常成熟,一方面RDD API在对复杂的R数据类型的支持、稳定性和性能方面还有较大的提升空间,另一方面DataFrame API在功能完备性上还有一些缺失,比如对用R代码编写
RDD作为数据结构,本质上是一个只读的分区记录的集合,逻辑上可以把它想象成一个分布式数组,数组中的元素可以为任意的数据结构。一个RDD可以包含多个分区,每个分区都是数据集的一个子集。...下面对常用的行动操作进行介绍。 foreach:对RDD中每个元素都调用用户自定义函数操作,返回Unit。 collect:对于分布式RDD,返回一个scala中的Array数组。...DataFrame API可以在Scala、Java、Python和R中使用。下面只介绍几个常用的API(更多API可以参考相关资料[插图])。...以下示例将结构化数据保存在JSON文件中,并通过Spark的API解析为DataFrame,并以两行Scala代码来训练XGBoost模型。...Transformer:Transformer可以看作将一个DataFrame转换成另一个DataFrame的算法。
一、简介 Spark SQL是spark主要组成模块之一,其主要作用与结构化数据,与hadoop生态中的hive是对标的。...2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据,然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格,其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit,可以在KM上找到这些API...从上面的例子中可以看出,DataFrame基本把SQL函数给实现了,在hive中用到的很多操作(如:select、groupBy、count、join等等)可以使用同样的编程习惯写出spark程序,这对于没有函数式编程经验的同学来说绝对福利...1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组,返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组,返回值是所有列的名字以及类型 4、...使用这种类型需要加import sqlContext.implicits._ (这些是从身边spark大神xuehao同学那里学到的)这些细节真的从实践中来,所以大家赶紧收藏!
新的DataFrame AP不仅可以大幅度降低普通开发者的学习门槛,同时还支持Scala、Java与Python三种语言。...DataFrame是什么 在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列,每列的名称和类型各是什么。...无法对域对象(丢失域对象)进行操作:将域对象转换为DataFrame后,无法从中重新生成它;下面的示例中,一旦我们从personRDD创建personDF,将不会恢复Person类的原始RDD(RDD...Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame,最终使用Dataset数据集进行封装,发展流程如下。 ?
这主要是由于基于DataFrame的API使用的org.apache.spark.ml Scala包名称,以及我们最初用来强调管道概念的“Spark ML Pipelines”术语。...改进了对Python中自定义管道组件的支持(请参阅SPARK-21633和SPARK-21542)。 DataFrame函数用于矢量列的描述性摘要统计(SPARK-19634)。...行为的变化 SPARK-21027:OneVsRest中使用的默认并行度现在设置为1(即串行)。在2.2及更早版本中,并行度级别设置为Scala中的默认线程池大小。...其有两个子集,分别是密集的与稀疏的 密集向量由表示其条目值的双数组支持 而稀疏向量由两个并行数组支持:索引和值 我们一般使用Vectors工厂类来生成 例如: ◆ Vectors.dense(1.0,2.0,3.0...类似于一个简单的2维表 2.5.3 DataFrame DataFrame结构与Dataset 是类似的,都引|入了列的概念 与Dataset不同的是,DataFrame中的毎一-行被再次封装刃
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