我有一个包含'COUNTRY'列的dataframe。我想在dataframe中插入一个新列,'REGION',它在每一行中都包含一个国家所属区域的列表。例如,如果'COUNTRY'列是:
In [5]: df['COUNTRY']
Out[5]:
0 ITALY
1 UNITED STATES
2 CHINA
3 FRANCE
4 BRAZIL
Name: COUNTRY, dtype: object
我希望'REGION'
我有一个包含日期时间列的csv文件:"2011-05-02T04:52:09+00:00“。
我使用scala,文件被加载到spark DataFrame中,我可以使用jodas时间来解析日期:
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
val df = new SQLContext(sc).load("com.databricks.spark.csv", Map("path" -> "data.csv", "header" -
我希望将列放在包含banned_columns列表中任何单词的pyspark中,并从其余列中形成一个新的dataframe。
banned_columns = ["basket","cricket","ball"]
drop_these = [columns_to_drop for columns_to_drop in df.columns if columns_to_drop in banned_columns]
df_new = df.drop(*drop_these)
banned_columns的思想是删除以basket和cricket
我有一个dataframe df,它有4列'A','B','C','D'
我必须在每个列中搜索一个子字符串,并按照搜索顺序返回完整的dataframe,例如,如果我在列B行3,4,5中获得子字符串,那么我的最后一个df将有3行。为此,我使用的是df[df['A'].str.contains('string_to _search'),它工作得很好,但是其中一个列包含列中的每个元素,如B列中的字符串列表
A B C D
0
我希望找到一种方法来添加where子句,其中一个表中的字符串包含来自另一个表中的列的数据。
Select
ID,
Name,
Group,
List
From EDG
Where
List Like '% (Select(Column X) FRom Diag)%'
我在找能像你上面看到的那样工作的东西。表中没有可连接的列,它只是EDG中的List,它可以包含Diag中X列的值。
任何帮助都将不胜感激。
谢谢,
我有一只有两个栏的熊猫df。其中一个列包含单词字符串,一个列包含单个单词。我需要比较这两列,看看“Col_1”中的字符串是否包含“Col_2”中的单词,然后创建另一列,其中包含该元素的索引。
这就是我所拥有的:
data = {'Col_1': ['A B C D', 'A B C', 'A B C'], 'Col_2': ['D', 'B', 'Z']}
df = pd.DataFrame(data)
print (df)
这就是我需要的:
data =
我使用MySQL连接器(Python3),我希望上传到CSV的现有表值中,只有一个列。我在DB中创建了一个新列:
ALTER TABLE myTable ADD `TEST` TEXT;
现在我创建了一个python查询,问题是什么?
#stvk is my dataframe
for i,row in stvk_u.iterrows():
print(row["datas_of_other_csv"])
cursor.execute("INSERT INTO myTable (TEST) VALUES(%s)",tuple(row[
我有一个dataframe,它包含列time、a、b、c、d、val。我想创建一个dataframe,其中包含每个组中的行的行号,其中a,b,c,d是组关键字。
我尝试使用spark sql,通过定义一个窗口函数,特别是在sql中,它将如下所示:
select time, a,b,c,d,val, row_number() over(partition by a,b,c,d order by time) as rn from table
group by a,b,c,d,val
我想在dataframe本身上做这件事,而不是使用sparksql。
谢谢
我们如何在dataframe中的列中迭代以单独对同一数据same中的部分或所有列执行计算,而不为单个列创建不同的数据same(类似于map在rdd中遍历行,并在行上执行计算而不为每一行创建不同的rdd )。我找到了下面的解决方案。
l = list of column names
df = dataframe in pyspark
def plusone(df_column):
return (df_column + 1)
df1 = df.select(map(lambda x: (plusone(getattribute(df,l[x]))) if x ==0 else geta
大家好,我有一个函数,它从一个DataFrame中获取行值,将它们转换成一个列表,然后从中生成一个数据帧。
//Gets the row content from the "content column"
val dfList = df.select("content").rdd.map(r => r(0).toString).collect.toList
val dataSet = sparkSession.createDataset(dfList)
//Makes a new DataFrame
sparkSession.
我有一个数据集表,包含名为Id和IncrementalQuery的列。 在IncrementalQuery列中,我插入一个select语句,如下所示: Select CAST([省] as NVARCHAR(max)) as [Receive_Area(CN)], CAST([市] as DC_Area(CN) from TableName 但是,当我检查[Data Set]表时,我看到IncrementalQuery列的值如下所示: Select CAST([?] as NVARCHAR(max)) as [Receive_Area(CN)], CAST([?] as DC_Area(CN