我在Java中使用spark创建了一个dataframe。
Dataset<Row> dateDF = spark.sql("select dates from dim_date where dates between '2017-01-01' and '2017-01-04'");
当我使用show()方法时,它会返回新行中的每个日期。据我所知,这基本上是一个专栏。
我希望字符串变量中的值具有如下单引号:
'2017-01-01','2017-01-02','2017-01-03,'2
INSERT INTO (
SELECT student_info.Student_Name,scores.Final
FROM student_info
INNER JOIN scores ON scores.Student_id=student_info.Student_id
AND scores.Subject_id=1)
(Student_Name,Final) VALUES("a",1)
我想要实现的类似于this.....What的东西是,我想在查询结果中添加一个新行,该行将显示其上方列的平均值。
我需要让我的代码更快。这个问题非常简单,但我没有找到一种好的方法来进行计算,而无需遍历整个DataFrame。
我有三个dataFrames: A,B和C。
A和B各有3列,格式如下:
A (10行):
Canal Gerencia grad
0 'ABC' 'DEF' 23
etc...
B (25行):
Marca Formato grad
0 'GHI' 'JKL' 43
etc...
另一方面,DataFrame C有5列:
C (5000行):
Marca
我们需要填写分类数据表。我倾向于编写太多的for循环,我正试图找出如何使用apply()来实现它。我正在扫描最后一列,以找到一个没有丢失的值,然后在每一列中以其上方的值归档,只在对角线上。因此,如果有3列,这将填充最后一列的值。对于每一个“较高的分类水平”或左边的下一列,我都要重复一遍:
# fills in for Family-level taxonomy
for(i in nrows(DataFrame)){
if(is.na(DataFrame[[4]][i])) next
else {
DataFrame[[3]][i] <- DataFrame[[
我们有两个从Excel导出的数据文件。两者都有一个名为"PN“的列,该列设置在导出端。“第一”和“第二”是那些数据格式的变量。“第三”存储两个"PN“列之间的协同关系列表。熊猫合并方法在没有这样的列表的情况下起了作用,但是由于现在的东西不起作用,我也添加了它。
gnida = []
for h in first['PN']:
for u in zip(second['PN'], second['P']):
if h==u[0]:
gnida.append(
我有一个存储在本地文件夹中的.csv文件列表,我正在尝试将它们连接到一个数据文件中。
下面是我使用的代码:
import pandas as pd
import os
folder = r'C:\Users\_M92\Desktop\myFolder'
df = pd.concat([pd.read_csv(os.path.join(folder, f), delimiter=';') for f in os.listdir(folder)])
display(df)
只有一个问题,有时其中一个文件是空的(0 cols,0行),在这种情况下,熊猫在第6行抛出