我正在尝试对Dataframe进行一些非常简单的转换。我已经通读了所有的文档,但我不太清楚这是如何工作的。我想对一行中的单元格做一个简单的减法。希望返回包含计算列的新Dataframe。Dataframe organized like index : col 1 : col2
return log(data col1 - data col2) 感觉这可以在幕后完成,而不需要迭代我的函数中的我只是在寻找在pyt
目前,我使用BigQuery作为数据仓库。我想知道是否有一种方法可以使用BigQuery API或BigQuery Storage API从我的udf中查询数据库?也许是一种执行批量查询的方法?pandas-gbq会是一个更好的解决方案吗?我每行需要进行的每个查询都是一个select count(*) from dataset.table where {...}查询。目前我使用的是大型查询客户端,如下面的代码片段所示,但我不确定这是否是利用资源
1, 20).registerTempTable("test")
%sql select id, squaredWithPython(id) as id_squared from test 那么,如果数据分布在工作节点的内存上,squaredWithPython函数是否会在群集的工作节点上运行?如果是,那么矢量化UDF的用途是什么?UDF和vectorized UDF的区别是什么? 同样,在DataFrames中使用UDF也是如此。