新建一个 dataFrame : val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext...org.apache.spark.sql.functions.explode import org.apache.spark.sql.functions.split import spark.implicits._ val dataFrame...{explode,split} import spark.implicits._ dataFrame.withColumn("content", explode(split($"content", "[...|]"))).show 方式二 使用 udf ,具体的方式可以看 spark使用udf给dataFrame新增列 import org.apache.spark.sql.functions.explode...("content", explode(stringtoArray(dataFrame("content")))).show
参考链接: 遍历Pandas DataFrame中的行和列 有如下 Pandas DataFrame: import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...1 11 110 2 12 120 现在需要遍历上面DataFrame的行。...对于每一行,都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...最佳解决方案 要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行,可以使用: DataFrame.iterrows()for index, row in df.iterrows(): print...,因为iterrows返回一个系列的每一行,它不会保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)*iterrows:不要修改行你不应该修改你正在迭代的东西。
python代码报错: 'DataFrame' object has no attribute 'explode' 原因是pandas版本低于0.25,在0.25以上才有explode函数,所一不想升级的可以自己拆分...没有explode 原始数据: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'country': ['China,US,Japan', 'Japan,EU,Australia...120, 90], 'value': [1, 2, 3, 4], 'label': list('abcd')}) # 一行变多行函数...# 一行变多行代码 def split_row(df, col_name): df[col_name] = df[col_name].str.split(',') df_columns_list
的行。...对于每一行,都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...最佳解决方案 要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行,可以使用: DataFrame.iterrows() for index, row in df.iterrows():...,因为iterrows返回一个系列的每一行,它不会保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)* iterrows:不要修改行 你不应该修改你正在迭代的东西。...第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数的多个列。
新建一个 dataframe : val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext...(conf) val spark = new SQLContext(sc) val dataFrame = spark.createDataFrame(Seq( (1, 1, "2", "5"),...(3, 2, "36", "69"), (1, 3, "4", null) )).toDF("id", "label", "col1", "col2") 想根据 id 和 lable 来删除重复行,...即删掉 id=2 且 lable=2 的重复行。...利用 distinct 无法删除 dataframe.distinct().show() +---+-----+----+----+ | id|label|col1|col2| +---+-----+-
参考链接: 在Pandas DataFrame中处理行和列 在print时候,df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下: #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None
Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行,可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行,可以使用isin。...column_name'] >= A & df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python DataFrame...根据列值选择行的方法,希望对大家有所帮助。
在工作中遇到需要对DataFrame加上列名和行名,不然会报错 开始的数据是这样的 需要的格式是这样的: 其实,需要做的就是添加行名和列名,下面开始操作下。...# a是DataFrame格式的数据集 a.index.name = 'date' a.columns.name = 'code' 这样就可以修改过来。
遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df = pd.DataFrame...输出每一行 1 2 3 按行遍历itertuples(): getattr(row, ‘name’) for row in df.itertuples(): print(getattr(row
问题 在使用 DataFrame 中 concat 横向拼接两个只有一行的 DataFrame 时,最终的结果有两行。...解决方法 原因是我在处理中,对于原始的两个 DataFrame(待拼接)是通过对源数据的处理得到的,索引不是从零开始,不相同,合并时作为两条合并,需要重置每一个 DataFrame 的索引。
关键点是axis=1,指明是列的拼接 三、dataframe插入行 插入行数据,前提是要插入的这一行的值的个数能与dataframe中的列数对应且列名相同,思路:先切割,再拼接。...假如要插入的dataframe如df3有5列,分别为[‘date’,’spring’,’summer’,’autumn’,’winter’], (1)插入空白一行 方法一:利用append方法将它们拼接起来...['date','spring','summer','autumn','winter'] #df3 = df3.ix[:,cols] df3 = df3.loc[:,cols] .先获取取某一行的索引...(1)#根据自定义的index取一行数据,即用于标签索引 1.1 #row = df4.loc[insertRow2_index] 1.2 row = df4....loc[insertRow2_index,:].values ------------------------------------- (2)#根据系统默认的index取一行数据
pandas dataframe删除一行或一列:drop函数 【知识点】 用法: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace...=False) 参数说明: labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定 axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1; index 直接指定要删除的行 columns...直接指定要删除的列 inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。...因此,删除行列有两种方式: 1)labels=None,axis=0的组合 2)index或columns直接指定要删除的行或列 【实例】 # -*- coding: UTF-8 -*- import
"访问 切片形式访问时按行进行查询,又区分数字切片和标签切片两种情况:当输入数字索引切片时,类似于普通列表切片;当输入标签切片时,执行范围查询(即无需切片首末值存在于标签列中),包含两端标签结果,无匹配行时返回为空...例如,当标签列类型(可通过df.index.dtype查看)为时间类型时,若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片,则引发报错 ? 切片形式返回行查询,且为范围查询 ?...切片类型与索引列类型不一致时,引发报错 2. loc/iloc,可能是除[]之外最为常用的两种数据访问方法,其中loc按标签值(列名和行索引取值)访问、iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询...在DataFrame中,filter是用来读取特定的行或列,并支持三种形式的筛选:固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like),并通过axis参数来控制是行方向或列方向的查询...实际上,这里的lookup可看做是loc的一种特殊形式,即分别传入一组行标签和列标签,lookup解析成一组行列坐标,返回相应结果: ?
文章目录 DataFrame一列拆成多列 DataFrame一行拆成多行 分割需求 简要流程 详细说明 0. 初始数据 1. 使用split拆分 2. 使用stack行转列 3....使用join合并数据 DataFrame一列拆成多列 读取数据 ? 将City列转成多列(以‘|’为分隔符) 这里使用匿名函数lambda来讲City列拆成两列。 ?...DataFrame一行拆成多行 分割需求 在处理数据过程中,会需要将一条数据拆分为多条,比如:a|b|c拆分为a、b、c,并结合其他数据显示为三条数据。...split拆分,并通过expand功能分成多列 将拆分后的多列数据使用stack进行列转行操作,合并成一列 将生成的复合索引重新进行reset_index保留原始的索引,并命名为C 将处理后的数据和原始DataFrame...使用stack行转列 column_C = column_C.stack() ================================= # 显示column_C的数据 0 0 a
其中,pandas库提供了DataFrame数据结构,numpy库提供了ndarray数据结构。然而,有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。...当我们需要将DataFrame的某一列作为ndarray进行运算时,会出现格式不一致的错误。...要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法运算的问题,可以通过将DataFrame的某一列转换为ndarray并重新赋值给新的变量,然后再进行运算。...ndrray的索引和切片ndarray支持基于索引和切片的灵活数据访问和操作。可以使用方括号[]来访问数组的元素。下面是一些常用的索引和切片操作:整数索引:通过指定索引位置来访问数组的元素。...切片操作:通过指定切片范围来访问数组的子集。切片操作使用冒号:来指定开始和结束位置,并可指定步长。例如a[1:4]可以访问数组a的第2个元素到第4个元素。
1,索引和切片 用中括号时,可以是显示索引,也可以是隐式索引 用句点符‘.’...4,加法 索引相同的加在一起,当索引不一致的项,就用NaN填充 ? ...二、DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构,DataFrame由一定顺序排列的多列数据组成,设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维,DataFrame既有行索引index...1,DataFrame的创建 最常用的方法是传递一个字典,以字典的key为列索引,以每一个key对应的值作为对应列的数据,所以值应该是个列表。还可以指定行索引,但不可以指定列索引。 ? ...2,索引和切片 2.1 列索引 ? 2.2 行索引 ? 2.3 元素索引 ? 2.4 切片 ? 3,运算 要保证行索引和列索引都一致才能运算,否则用NaN填充 ?
如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行?...根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章: DataFrame 应该有『保证顺序,行列对称』等规律 因此「Spark DataFrame 和...我们可以明确一个前提:Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展,限于其分布式与弹性内存特性,我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...但是现在我有个需求,分箱,具体来讲,需要『排序后遍历每一行及其邻居比如 i 与 i+j』,因此,我们必须能够获取数据的某一行! 不知道有没有高手有好的方法?我只想到了以下几招!...因为无法处理真正的大数据,比如行很多时。
既然是数据结构,就必然有数据类型dtype属性,例如数值型、字符串型或时间类型等,其类型绝大多数场合并不是我们关注的主体,但有些时候值得注意,如后文中提到的通过[ ]执行标签切片访问行的过程。...例如,当标签列类型(可通过df.index.dtype查看)为时间类型时,若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片,则引发报错 ? 切片形式返回行查询,且为范围查询 ?...切片类型与索引列类型不一致时,引发报错 loc/iloc,最为常用的两种数据访问方法,其中loc按标签值访问、iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询。...例如,如下示例中执行一个dataframe和series相乘,虽然二者维度不等、大小不等、标签顺序也不一致,但仍能按标签匹配得到预期结果 ?...;sort_values是按值排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是行还是列,同时根据by参数传入指定的行或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数,非常灵活。
注意,当使用显式索引进行切片时(即data['a':'c']),切片中包含最终索引,而在使用隐式索引进行切片时(即data[0:2]),最终索引从切片中排除。...特别是,将单个索引传递给数组会访问一行: data.values[0] ''' array([ 4.23967000e+05, 3.83325210e+07, 9.04139261e+01]...额外的索引惯例 有一些额外的索引约定可能与前面的讨论不一致,但在实践中可能非常有用。...首先,索引引用列,切片引用行: data['Florida':'Illinois'] area pop density Florida 170312 19552860 114.806121 Illinois...149995 12882135 85.883763 这样的切片也可以通过数字而不是索引来引用行: data[1:3] area pop density Florida 170312 19552860
有时候DataFrame中的行列数量太多,print打印出来会显示不完全。就像下图这样: 列显示不全: 行显示不全: 添加如下代码,即可解决。...#显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value...] [currently: truncate] display.latex.escape : bool This specifies if the to_latex method of a Dataframe...[default: False] [currently: False] display.latex.repr : boolean Whether to produce a latex DataFrame...[default: 50] [currently: 200] display.max_info_columns : int max_info_columns is used in DataFrame.info