无法对DataFrame值执行计算
DataFrame是一种二维数据结构，类似于表格或电子表格，是Pandas库中最重要的数据结构之一。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型（如整数、浮点数、字符串等）。DataFrame提供了丰富的功能，可以进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。
无法对DataFrame值执行计算可能是由于以下几种情况：
- 数据类型不匹配：DataFrame中的某些列可能包含非数值类型的数据，例如字符串或日期。在执行计算之前，需要确保所选的列包含数值类型的数据。
- 缺失值：DataFrame中可能存在缺失值，即某些单元格中的数据为空。在进行计算之前，需要处理这些缺失值，可以选择删除包含缺失值的行或列，或者使用插值等方法填充缺失值。
- 数据格式错误：DataFrame中的数据可能存在格式错误，例如包含非法字符或无效的数值。在执行计算之前，需要确保数据的格式正确，可以使用数据清洗技术进行处理。
针对以上情况，可以采取以下解决方案：
- 数据类型转换：使用Pandas提供的函数（如astype）将非数值类型的列转换为数值类型，以便进行计算。
- 缺失值处理：使用Pandas提供的函数（如dropna、fillna）删除或填充缺失值，确保数据完整。
- 数据清洗：使用正则表达式或其他方法对数据进行清洗，去除非法字符或无效数据。
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3回答
我有这样的数据集：
import pandas as pd
# initialize data of lists.
data = {'name':['x', 'y', 'z'],
'value':['fb', 'nan', 'ti']}
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
现在，我想检查value的列，如果value没有'fb‘和'nan’(null值)，则计数行数。
我该怎么做
浏览 9提问于2022-05-05得票数 0
我有一个scala函数，它接受一个spark dataframe并返回一个单值，也就是说两个值。这个函数很复杂，使用在DataFrame类中定义的聚合，调用其他java库，并且不能用SQL表达。它需要整个数据帧的内容来进行计算，它不能一次添加一行并建立一个结果。
我有一个大的dataframe，其中包含一个列，我想用它将dataframe分成小块，并对每个小块执行上述计算。然后，我想返回一个新的数据帧，其中包含每个组的一行和两列，一列包含groupby值，另一列包含结果。
使用PandasUDF这将是一个相对简单的任务，但是我不知道如何在Scala中做到这一点。
我尝试使用group by列对
浏览 28提问于2020-04-22得票数 0
2回答
我正试图向包含历史股票数据的dataframe中添加一个平均True Range列。
到目前为止我使用的代码是：
def add_atr_to_dataframe (dataframe):
dataframe['ATR1'] = abs (dataframe['High'] - dataframe['Low'])
dataframe['ATR2'] = abs (dataframe['High'] - dataframe['Close'].shift())
dataframe
浏览 0提问于2016-03-02得票数 1
3回答
我试图用python中的KNN来填充缺失的值，所以我写了这段代码，但它不起作用。我得到这个错误"ValueError:无法将字符串转换为浮点数：'normal'“.what我应该怎么做？
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'df.csv')
from sklearn.impute import KNNImputer
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
df = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df),columns = df.columns
浏览 8提问于2021-05-14得票数 0
1回答
我想要OneHotEncode一个缺少values.When的pd.DataFrame --我尝试使用OneHotEncode，它会引发一个关于缺少值的错误。
ValueError:输入包含NaN
当我尝试使用SimpleImputer修复缺失的值时，它会引发一个有关分类数据的错误。
ValueError:无法对非数字数据使用均值策略:无法将字符串转换为浮动：“RH”
我不能应用OneHotEncoding是因为缺少值，SimpleImputer是因为分类数据。除了丢弃列或行之外，还有什么方法可以绕过这个问题吗？
浏览 3提问于2020-08-05得票数 0
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1回答
不能再访问Dataframe
、、、、
我试图使我的代码看起来更好，并创建只运行一行就完成所有工作的函数，但它并不是按照预期工作的。目前，我正在从一张表中的pdf中提取数据到熊猫的数据中。在这里，我有4个函数，所有函数都相互调用，最后返回更新的dataframe。我可以看到，当我在最后一个方法中打印它时，它已经完全更新了。但是，即使在返回之后，我也无法访问和使用更新后的数据。
我的代码如下
def data_cleaner(dataFrame):
#removing random rows
removed = dataFrame.drop(columns=['Unnamed: 1','Unna
浏览 13提问于2022-07-22得票数 0
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我有一个这样的DataFrame：
index column1 column2 column3
1 30 55 62
2 69 20 40
3 23 62 23
...
我可以知道如何计算上表中所有元素的> 50值的数量吗？
我尝试了下面的方法：
count = 0
for column in df.items():
count += df[df[column] > 50][column].count()
这是一种合适的方式吗？或者其他更有效的建议？
浏览 19提问于2021-06-08得票数 0
当我创建一个浮点数的DataFrame并执行any(df.isna())时，无论数组的内容是什么，它总是返回True。我希望这会给出与df.isna().any().any()相同的结果。我错过了什么？ import pandas as pd
import numpy as np
import sys
print(f'Pandas version {pd.__version__}')
print(f'Numpy version {np.__version__}')
print(f'Python version: {sys.version}')
浏览 49提问于2020-12-12得票数 0
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晚上好!
我有一个类似的代码，我将粘贴下面，它有更多的数据，但前提是相同的。从这两个DataFrames中，我必须提取前五个值，但是当我处理数以千万计的条目时，我无法承受等待，有时长达一个小时的时间来计算整个DataFrame并返回前五个值。我也不能使用简单的Pandas DataFrames，因为它们超过了我的内存限制。有解决办法吗？
import random
import pandas
import dask.dataframe as dd
import time
# Random list from 1 to 10,000,000.
random_pool = [random.ran
浏览 1提问于2021-10-28得票数 2
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1回答
在写入文件时，我的方法检查是否存在DataFrame。这是通过将一个DataFrame传递到我的方法或值-1来实现的，该值表示此调用中不存在数据value。然而，在确实存在的情况下，我会受到以下错误的影响：
ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
以下是我的方法：
def writeToFile(valueToWrite, columnCount, dataFrame):
"""Me
浏览 9提问于2022-02-03得票数 0
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我尝试过这样做，但无法让它对我的数据起作用：
我的数据由2 DataFrames组成。DataFrame_1.shape = (40,5000)和DataFrame_2.shape = (40,74).我试图进行某种类型的线性回归，但是DataFrame_2包含NaN丢失的数据值。当我DataFrame_2.dropna(how="any")时，形状下降到(2,74)。
NaN 有什么线性回归算法可以处理值吗？
我是在load_boston之后从sklearn.datasets的X,y = boston.data, boston.target = (506,13),(506,)
浏览 3提问于2015-10-13得票数 15
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1回答
对于所有想要计算成对行比率的列(例如，行1/行2、行3/行4、行5/行6等)，我都有数据。并将计算结果写入新的数据格式。我决定用3个参数将它封装在一个函数中：
paired_row_rat=function(dataframe,rows,columns){
ratio_df=data.frame(matrix(nrow=rows/2,ncol=columns)) #creates new dataframe
#where number of columns is the same as in dataframe used for
#calculation, number of rows f
浏览 4提问于2017-05-16得票数 0
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1回答
用PySpark计算形状值
、、、、
我正在寻找一种方法来减少在我的大型数据集上计算SHAP值所需的计算时间(大约180米行，6个特性)，我遇到了这个，讨论了如何在SHAP上使用PySpark。
我是PySpark新手，我正在努力弄清楚如何使用本文中提供的代码片段来运行我的代码。
我现在使用下面的代码运行SHAP，其中还使用了X_values来适应我的隔离森林模型。
X_values = X.values
shap_values = explainer.shap_values(X_values)
这是文章的片段。
def calculate_shap(iterator: Iterator[pd.DataFrame]) ->
浏览 6提问于2022-07-28得票数 2
我在pandas中遇到了一个名为quantile()的函数。有没有人能帮我解释一下这个函数是如何工作的，它有什么作用？一个例子将是非常感谢的。我正在编写一个示例代码，以帮助您更好地理解此函数
到目前为止，我有以下代码：
def get_quantile_based_buckets(feature_values, num_buckets):
quantiles = feature_values.quantile([(i+1.)/(num_buckets+1.) for i in list(range(num_buckets))])
print(quantiles)
ret
浏览 1提问于2018-06-06得票数 0
下面是我的数据
df = pd.DataFrame({
'Year': [2021, 2022, 2023, 2024, 2025],
'Tval' : [1, 9, 8, 1, 6]
})
我想要创建一个输出的新列，如附图中所示。
一个乘法器(2.3、1.2、1.3、2.6和1.13)是随机生成的。同样，对于第二张和第三张。
作为原问题的简化版本(超过30k行)，执行此操作的最有效方法是什么？可以使用循环，但是它会非常，非常低效率。
浏览 3提问于2020-11-05得票数 1
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我必须解决一个场景，在这个场景中，我使用Scala将HiveContext读取为Future。但是我无法打印返回的dataframe。
我的代码：
val f: Future[DataFrame] = Future{hive.sql("select * from test1.emp")}
如何从Future[DataFrame]对象中获取DataFrame？
浏览 1提问于2017-11-15得票数 0
我正试图在Pyspark中定义一个UseDefinedFunction，以处理dataframe的实例值，以便根据这些值生成一个新属性。
我有这样的密码：
# I have a global attribute named 'global_dataframe' which is a dataframe containing some interesant instances.
from pyspark.sql.functions import UserDefinedFunction
def method1(instance, list_attribute_names):
浏览 1提问于2017-07-17得票数 1
1回答
我有一个简单的用例，需要打印表达式并自动执行它们。我看到几个帖子建议避免这样做，因为有两个更好的选择。在这种情况下，我无法决定其他选择。这就是问题所在。我有一个元素列表，我试图1.遍历每个元素2.打印一个表达式3.执行表达式
这是一个psuedocode
#Define the dataset
import pandas as pd
df_scr_crd = {'Subject': ['MATH', 'MATH', 'MATH', 'MATH', 'PSY', 'PSY',
浏览 0提问于2016-03-13得票数 0
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3回答
我有这样的数据：
df_test = pd.DataFrame({'ID1':['A','A','A','A','A','A','B','B','B','B'],
'ID2':['a','a','a','aa','aaa','aaa','b',
浏览 1提问于2022-01-27得票数 4
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2回答
让我们举个例子。假设我们有一个列名为"f1“的数据框架
f1：{2，4，NaN，1，NaN，15}
当我们将平均归责应用于它时，我们编写了这样的代码
dataframe['f1'].fillna(dataframe['f1'].mean())
所以我怀疑，当它计算dataframe'f1'.mean()期间的f1平均值时，我知道它在求和过程中排除了NaN值(在分子中)，因为它们不能被添加，但是我想知道的是，当除以值的总数时，它可以被包含或排除在分母中。
平均值是这样计算的
平均值(F1)=(2+4+1+15)/6(包括值总数中的
浏览 5提问于2021-07-24得票数 1
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我正在尝试使用lambdas作为函数，在for循环中应用于dask dataframe，创建一个dataframe列表。当我计算每个dataframe时，它们都使用最后一个lambda表达式，而不是在循环中签名的表达式。
示例：
ddf = dataframe.from_pandas(pd.DataFrame([[1, 10],[1, 5],[2, 9],[2, 4]],
columns=['group', 'value']), npartitions=2)
ddfs = []
for val in [2, 100]:
ddfs.append(ddf.
浏览 1提问于2017-11-17得票数 1
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我试图将数据从我的表中提取到一个数据框架中，但是在这样做时，我只被显示为'None‘，而不是我在表中输入的原始值/数据。所附代码如下：
conditions = [
(ontime['DepDelay'] <= 0),
(ontime['DepDelay'] >= 0)
]
values = ['2', '1']
ontime['DelayStatus'] = np.select(conditions, values)
pd.DataFrame(ontime)
然而，从表“准时”中提取
浏览 2提问于2022-01-19得票数 3
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1回答
我有许多通过API获得的对象。该对象由几个布尔字段组成。
我正在努力计算我的dataframe (df_survey)和我从API获得的每个对象之间的欧几里德距离(df是所有对象的数据，首先是df_first )。
df_survey = pd.DataFrame([["True", "True", "False", "True", "True"]], columns=columns, index=["survey"])
similarities = np.zeros((data["coun
浏览 2提问于2022-05-01得票数 1
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1回答
下面是我正在运行的示例代码。当此火花作业运行时，Dataframe联接将使用sortmergejoin而不是广播连接进行。
def joinedDf (sqlContext: SQLContext,
txnTable: DataFrame,
countriesDfBroadcast: Broadcast[DataFrame]):
DataFrame = {
txnTable.as("df1").join((countriesDfBroadcast.v
浏览 3提问于2016-02-05得票数 5
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我有一个代码，它有以下while循环：
def get_names(key):
temp = pd.DataFrame(columns=['name','tot_count'])
df2 = dfx.loc[(dfx['name1'] == key) | (dfx['name2'] == key) | (dfx['name3'] == key) | (dfx['name4'] == key)]
for c in cl:
y = df2[[c,
浏览 6提问于2022-07-26得票数 0
1回答
平均含nan值
、、
import numpy as np
import pandas as pd
GFG_dict = { '2019': [10,20,30,40],'2020': [20,30,40,50],'2021': [30, np.NaN, np.NaN, 60],'2022':[40,50,60,70]}
gfg = pd.DataFrame(GFG_dict)
gfg['mean1'] = gfg.mean(axis = 1)
gfg['mean2'] = gfg.loc
浏览 3提问于2022-06-13得票数 0
1回答
我正在尝试理解本地机器上Dask的使用模式。
具体来说，
我有一个适合记忆的数据集
我想做一些熊猫手术
集体..。
日期解析
等。
熊猫通过一个核心来执行这些操作，这些操作对我来说需要几个小时。我在我的机器上有8个核心，因此，我想使用Dask尽可能地并行化这些操作。
我的问题如下:在Dask中，这两种方法有什么区别？
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
(1)
import dask.dataframe as dd
df = dd.f
浏览 0提问于2018-05-30得票数 6
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我知道Python在使用普通类型时会出现浮点错误。这就是我使用Pandas的原因。
我突然开始对我输入的数据(不是计算)有一些问题，并且无法解释以下行为：
In [600]: df = pd.DataFrame([[0.05], [0.05], [0.05], [0.05]], columns = ['a'])
In [601]: df.dtypes
Out[601]:
a float64
dtype: object
In [602]: df['a'].sum()
Out[602]: 0.20000000000000001
In [603]: df[
浏览 3提问于2017-01-24得票数 0
1回答
我正在用时间序列和预测做一个数据分析的项目。我有一个dataframe，其中包含了很多数据，我需要从其中处理Covid cases。数据文件看起来是这样的：
Covid cases Confirmed Infections Difference
date
2020-02-24 19 NaN
2020-02-25 0
浏览 3提问于2021-04-27得票数 0
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Spark DataFrame模式：
In [177]: testtbl.printSchema()
root
|-- Date: long (nullable = true)
|-- Close: double (nullable = true)
|-- Volume: double (nullable = true)
我希望在testtbl列中应用标量值函数。假设我想要计算“Close”列的平均值。对于rdd，我会这样做
rdd.fold(0, lambda x,y: x+y)
但是testtbl.Close不是rdd，它是一个功能有限的列对象。testtbl的行是rdds，列不是r
浏览 1提问于2016-07-26得票数 1
1回答
我对R有一个非常令人沮丧的问题。我想要的是相当容易的:我有一个数值向量(没有NA)，并且想要计算中值。为了执行这个简单的任务，我写了以下一行：
#returning 4.0585
medianOfVector <- median(dataFrame$colname)
但是，我必须意识到，这一行返回的值与我在遍历以下行时得到的数字不匹配：
#returning 1048
lengthOfVector <- length(dataFrame$colname)
#returning 4.1355
medianOfVector2 <- (dataFrame$colname[524]+
浏览 2提问于2022-06-30得票数 1
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你如何用一行来计算一个Jupyter笔记本的时间。Python代码？
%time和%timeit不会影响它，但一定有办法做到这一点！
%time
%timeit
start = time.time()
## Create a Pandas dataframe from reader
df = pd.DataFrame(reader.readrows())
end = time.time()
print('Time taken ', end-start,' seconds')
谢谢，Nic
浏览 13提问于2017-07-04得票数 6
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当试图在"dataframe.foreach“函数中执行类函数时，我遇到了一些问题。我的自定义类将数据持久化到DynamoDB表中。
如果我有以下代码，就会产生一个“空指针异常”，指向执行"writer.writeRow(r)“的代码行：
object writeToDynamoDB extends App {
val df: DataFrame = ...
val writer: DynamoDBWriter = new DDBWriter(...)
df
.foreach(
r => writer.write
浏览 12提问于2022-07-20得票数 0
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我试图理解Pandas中整数和字符串(对象)类型之间的内存使用差异。
import pandas as pd
df_int = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'), dtype=int)
正如预期的那样，这将占用大约3.2 KB的内存，因为每一列都是64位整数。
In [38]: df_int.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 100 entries, 0 to
浏览 2提问于2019-04-18得票数 3
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1回答
我在R中运行一个嵌套的for循环，我从一个SQL查询中创建了一个名为dataframe的dataframe。我的数据被分成三个数据库组。以下是
CampaignGUID-它有一个列，通过它，我引用其他列dataframe
for (i in length(nrow(dataframe$CampaignGUID))){
sql1 <- paste("SELECT T.TenantLookupID, T.TenantShortCode,
B.BusinessUnitShortCode, C.CampaignShortCode
from Tenant
浏览 1提问于2017-11-24得票数 0
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我希望将lambda函数应用到dataframe中，以更改列中的标签(如果它小于一定百分比)。我所使用的方法对于熊猫的dataframe效果很好，但是同样的代码并不适用于dask数据文件。代码在下面。
df = pd.DataFrame({'A':['ant','ant','cherry', 'bee', 'ant'], 'B':['cat','peach', 'cat', 'cat', 'peach']
浏览 0提问于2019-03-02得票数 2
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1回答
我想让熊猫在尝试用nan值做算术时产生一个错误。因此，如果我创建一个虚拟DataFrame：
test_input = pd.DataFrame(columns=['a','b','c'],
index=[1,2],
data=[[np.nan, np.nan, 2.0],[np.nan, 1.0, 3.0]])
看起来是这样的：
然后，如果我用其他一组值相乘，它会将DataFrame中的有效条目乘以，只剩下NaNs：
test_in
浏览 2提问于2018-11-29得票数 0
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2回答
我遇到了一个问题，因为我无法找到在我的dataframe上使用NaN ()时出现的值。我和朱庇特一起工作。
下面是它看起来的样子
当我使用.isnull()和info()函数时，我得到了：
你能帮帮我吗？
浏览 12提问于2022-01-21得票数 1
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嗨，我正在尝试过滤我的数据，条件是它应该基于列条件来filter行。因此，我希望filter列中没有任何空白值的所有行(AD65)，也希望只对那些在列B14中有值"Machine"的行进行filter。我在Pandas中尝试使用Pandas函数并返回空的数据帧。我尝试过过滤非空值条件，这是可行的。
下面是我的示例代码：
df = pd.DataFrame(data, columns=['AD65', 'W70', 'B14'])
print(df.query("AD65 == 'notnull' &
浏览 1提问于2021-03-25得票数 0
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1回答
在级数中求值的百分比变化
、、、、
我有一个有2列的DataFrame。我需要知道问题是在什么时候增加的。
In [19]: status
Out[19]:
seconds questions
0 751479 9005591
1 751539 9207129
2 751599 9208994
3 751659 9210429
4 751719 9211944
5 751779 9213287
6 751839 9214916
7 751899 9215924
8 751959 9216676
9 752019 92175
浏览 2提问于2014-08-30得票数 1
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我希望通过将一些行元素转换为列来重新格式化数据格式。举个例子来说明我的意思。
在下面的dataframe中，我希望代码列中的所有元素都是单独的列。像'JFK 10/06 XX‘这样的缺失行应该填充为0或nan。
原始DataFrame：
loc date code
--- ----- ----
LGA 10/05 XX
LGA 10/06 XX
LGA 10/07 XX
LGA 10/05 YY
LGA 10/06 YY
LGA 10/07 YY
JFK 10/05 XX
##
浏览 0提问于2016-09-13得票数 1
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对于大型数据集来说，不需要对数据的每个单独行进行循环，这对于大型数据集来说非常慢，如何使用一行中两列( 2*A - B )的计算结果在B列中查找值，并从新行从C列中提取数据，并将其放置到原始行的列D中。
例如，在下面的DataFrame中，行2具有2*A - B相等的1。行0中的列0有一个1，因此来自行0中的列C的数据应该放在行2的列D中。
In [1] import pandas as pd
In [2] a = [3,3,3]
In [3] b = [1,3,5]
In [4] c = [3,4,5]
In [5] df1 = pd.DataFrame({'A': a ,
浏览 3提问于2017-08-29得票数 2
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我有一个dataframe，它包含一个包含字符串值的列。我需要用函数的结果替换该列中的每个值。我想这样做，而不是重复数千行。函数接受一个项并返回该项的已批准的新值。
示例：getPreferredTerm('STAINED')将返回“DISCOLORED”，因此P_TERM列中的“DISCOLORED”值将全部替换为“DISCOLORED”。
我很难用numpy来完成这个任务。
df['P_TERM'] = getPreferredTerm(df['P_TERM'])
getPreferredTerm函数如下：
def getPreferredT
浏览 1提问于2018-04-18得票数 0
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3回答
无法理解如何将dataframe的列值传递给查询？如果我直接传递值，查询就能正常工作。
这些值存储在df$number中。为了共享目的，更改了表名：
dataframe <- sqlQuery(connection, "
+ SELECT
+ dimension1,
+ FROM
+ table1,
+ WHERE
+ dimension1 = df$number ")
我得到错误1 "42S22 904 OracleOraORA-00904：\“df$number\”无效标识符\n“
浏览 9提问于2015-02-13得票数 1
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我有一个DataFrame，我想要DataFrame的最大值和第二个最大值之间的区别，作为一个新列附加到DataFrame作为输出。
例如，数据框架如下(这是一个相当大的DataFrame)：
gene_id Time_1 Time_2 Time_3
a 0.01489251 8.00246 8.164309
b 6.67943235 0.8832114 1.048761
到目前为止，我尝试了以下方法，但它只是取头，
largest = max(df)
second_largest = max(item for item in df if item < lar
浏览 3提问于2015-07-23得票数 3
回答已采纳
假设我想编写一个转换DataFrame的函数foo：
object Foo {
def foo(source: DataFrame): DataFrame = {
...complex iterative algorithm with a stopping condition...
}
}
由于foo的实现有许多“操作”(收集、减少等)，调用foo将立即触发昂贵的执行。
但是，这不是一个大问题，因为foo只将一个DataFrame转换为另一个，按照惯例，应该允许延迟执行:只有在驱动程序上(通过另一个“操作”)使用结果DataFrame或其派生程序时，才应该执行foo的实现。
到目前为止，唯一可
浏览 1提问于2016-05-28得票数 3
回答已采纳
1回答
我想通过仅选择超出特定范围的列来子集数据帧。也就是说，我想单独评估每一列的max-min，并只选择范围大于给定值的列。例如，给定以下简单的dataframe，我想创建一个子集dataframe，它只包含范围大于99的列。(b和c列)
d <- data.frame(a=seq(0,10,1),b=seq(0,100,10),c=seq(0,200,20))
我试着修改这里的例子：，但是没有成功。我肯定我错过了一些简单的东西。
浏览 1提问于2013-12-04得票数 0
我有一只熊猫DataFrame，如下所示：
df = pd.DataFrame({["id": [1, 2, 3, 4, 5],
"fruit": ["apple", "banana", "pineapple", "orange", "orange"],
"trash": [38, 22, 93, 1, 15]})
现在，我想根据提供的有序列表对列DataFrame的行进行排序。让我们说，
浏览 2提问于2021-06-03得票数 1
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我的代码如下： a = pd.DataFrame([np.nan, True])
b = pd.DataFrame([True, np.nan])
c = a|b
print(c) 我不知道当一个元素是np.nan时，逻辑运算结果是什么，但我希望它们是相同的，无论顺序是什么。但是我得到了这样的结果： 0
0 False
1 True 为什么？这是关于熊猫的短路吗？我搜索了熊猫的医生，但没有找到答案。 我的pandas版本是1.1.3
浏览 10提问于2021-07-16得票数 0
1回答
我有一个pyspark dataframe，并使用相同的dataframe来创建新的dataframe，并在最后连接它们。
例如：
source_dataframe = spark.createDataFrame(rdd, schema).cache()
df1 = function1(source_dataframe)
df2 = function2(source_dataframe)
df3 = function3(source_dataframe)
df4 = function4(source_dataframe)
每个函数都是相互独立的，并最终将它们连接起来以创建我的最终数据帧。
f
浏览 16提问于2020-05-27得票数 0
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