Pyspark‘array`函数是否保持顺序？
Pyspark的array函数在创建数组时会保持元素的顺序。具体来说，array函数会按照传入的参数顺序创建一个数组，并且保持这个顺序。这意味着数组中的元素将按照参数的顺序排列。
array函数在Pyspark中是一个非常常用的函数，用于创建包含多个元素的数组。它可以接受任意数量的参数，并将这些参数作为数组的元素。例如，下面的代码展示了如何使用array函数创建一个包含三个元素的数组：
from pyspark.sql.functions import array
df = spark.createDataFrame([(1, 2, 3)], ["col1", "col2", "col3"])
df.withColumn("array_col", array(df.col1, df.col2, df.col3)).show()输出结果为：
+----+----+----+---------+
|col1|col2|col3|array_col|
+----+----+----+---------+
| 1| 2| 3|[1, 2, 3]|
+----+----+----+---------+可以看到，array函数创建的数组 [1, 2, 3] 保持了传入参数的顺序。
array函数在Pyspark中的应用场景非常广泛，特别是在处理复杂的数据结构时非常有用。它可以用于创建包含多个字段的结构化数据，或者用于构建复杂的表达式。在数据分析、机器学习和大数据处理等领域，array函数都是非常常用的工具。
腾讯云提供了一系列与Pyspark相关的产品和服务，例如腾讯云的大数据计算引擎TencentDB for Apache Spark，可以帮助用户快速搭建和管理Pyspark集群，进行大规模数据处理和分析。您可以访问腾讯云官网了解更多关于TencentDB for Apache Spark的信息：TencentDB for Apache Spark
请注意，本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，如有需要，请自行查阅相关资料。
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1回答
我有一个大约有20列和5000多行的表。对于每一行，我都试图用字符串"end"替换第一个空值。
我所拥有的：
BEGIN TRANSACTION;
/* Create a table called dataframe */
CREATE TABLE dataframe(id integer primary key, col1 text, col2 text, col3 text, col4 text, col5 text);
/* Create few records in this table */
INSERT INTO dataframe VALUES(1,'
浏览 1提问于2019-09-05得票数 0
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2回答
我正在尝试一些如果逻辑，但我工作在一个数据，但找不到任何例子。
我要做的是过滤这个数据集，使其只包含col1=col3和col2=col4的值
col1 col2 col3 col4
Wagner John Wagner John
Jane Mary Klein Peter
Schneider Megan Wicker Sam
Schneider Megan Schneider Megan
结果
col1 col2 col3 col4
Wagner
浏览 5提问于2017-07-27得票数 2
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3回答
我有一只熊猫DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': ['a','a','b','b'],
'col2': [1,2,3,4],
'col3': [11,12,13,14]})
col1 col2 col3
0 a 1 11
1 a 2 12
2 b 3 13
3 b 4 14
如果
浏览 5提问于2021-04-10得票数 3
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1回答
我是python/pandas的新手，在理解pandas索引的工作原理时遇到了困难。当我迭代数据框的各行并创建具有相同行数的新数据框，然后尝试添加原始数据框中存在的系列时，添加的系列只重复其第一个元素。
下面是一个简单的示例，其中包含数据帧的内联打印：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': range(1,6), 'col2': range(6,11), 'col3': range(11, 16)})
print(df)
col1 col2 col3
0
浏览 0提问于2018-07-11得票数 2
我有一个这样的熊猫DataFrame：
col1 col2 col3
1 0.2 0.3 0.3
2 0.2 0.3 0.3
3 0 0.4 0.4
4 0 0 0.3
5 0 0 0
6 0.1 0.4 0.4
我希望仅当col1值等于0时，才用第二列(col2)中的值替换col1值，并且在此之后(对于剩余的零值)，再次使用第三列(col3)进行替换。期望的结果是下一个：
col1 col2 col3
1 0.2 0.3 0.3
2 0.2 0.3 0.3
3 0.4 0.4 0.4
浏览 2提问于2016-10-07得票数 26
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2回答
我有一个df：
col1 col2 col3
0 1 2 3
1 2 3 1
2 3 3 3
3 4 3 2
我想根据以下条件添加一个新列：
- if col1 > col2 > col3 -----> 2
- elif col1 > col2 -----> 1
- elif col1 < col2 < col3 -----> -2
- elif col1 < col2 -----> -1
- el
浏览 0提问于2020-06-23得票数 4
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我有以下数据集。
col1 col2 col3
a 1 yes
a 1 no
b 1 no
a 3 yes
c 1 yes
b 2 yes
我使用交叉表在col1和col2之间创建了一个表，并对观察结果进行了计数。
pd.crosstab(df.col1, df.col2)
output:
col2 1 2 3
col1
a 2 0 1
b 1 1 0
c 1 0
浏览 8提问于2022-11-14得票数 0
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1回答
假设我有一个包含3列的数据帧，都是浮点型的，将其命名为DT1。现在，如果我想通过查询DT1从DT1创建另一个数据帧，假设第二个数据帧称为DT2。
DT2 = DT1.query(‘(column1/column2) == (column3/column2)’)
只有当等式的两边完全匹配时，这才会起作用。如果我只想比较两边的整数结果呢？
像这样：
DT2 = DT1.query(‘(column1/column2).astype(int) == (column3/column2)’).astype(int)
上面的例子不起作用，有什么解决方案吗？
PS：
DT2 = DT1.loc(‘(DT1[
浏览 4提问于2017-03-09得票数 4
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我正在尝试组织一些数据转换，这些转换是在pyspark中执行的。我有类似下面的代码。
def main():
spark_session = SparkSession\
.builder\
.appName(config.SPARK_CONFIG['AppName']) \
.getOrCreate()
data = getData(spark_session)
analytics = Analytics(data)
analytics.execute_and_save_analytics()
浏览 0提问于2018-05-02得票数 1
2回答
我有一张桌子如下：
Col1 | Col2 | Col3
AAA | 1 | a
AAA | 1 | a
AAA | 1 | b
AAA | 2 | b
AAA | 2 | b
AAA | 2 | b
AAA | 3 | a
BBB | 1 | b
BBB | 1 | b
我想从以下两个步骤减少这个表：
在Col3中查找与(Col1，Col2)值对对应的最常见的值。
根据step1的结果，只保留与Col1值相对应的最频繁出现的值。
将step1应用于上面的表:与(AAA, 1)对应的模式(或最常见的值)是a
浏览 3提问于2019-02-24得票数 3
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1回答
我有一个2列的数据格式。col1是date，col2是bigint。有虚拟值1970-01-01 00:00:00和19700101000000
col1 col2
2012-01-12 18:09:42 19700101000000
1970-01-01 00:00:00 20140701000001
我正在寻找一种方法将这2列合并成这样的单一日期时间列.
col3
2012-01-12 18:09:42
2014-07-01 00:00:01
或者有任何方法将col2列中的文本合并到col1中。
浏览 2提问于2017-02-02得票数 3
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我有一个有很多列的数据帧。一列可以有NaN。在这些情况下，可以在下一列中找到该值。 为了简化..。这里有： In[1]:
d = {'col1': [1, 2, 3],
'col2': [5, np.nan, np.nan],
'col3': [55, 9, 22]}
df = pd.DataFrame(data=d)
print(tabulate(df, headers = 'keys', tablefmt = 'psql'))
Out[1]:
+----+--------+----
浏览 33提问于2019-03-23得票数 0
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我有dataframe包含(大约20000000行)，如果两个列的值相同，或者即使这些值是相反的，我想从两个列的dataframe中删除副本。例如，原始的dataframe：
+----+----+----+
|col1|col2|col3|
+----+----+----+
| 1| 1| A|
| 1| 1| B|
| 2| 1| C|
| 1| 2| D|
| 3| 5| E|
| 3| 4| F|
| 4| 3| G|
+----+----+----+
其中列的架构如下：
root
|-- col1:
浏览 1提问于2019-03-14得票数 3
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4回答
根据数字数查找行
、、、
我正在处理一个有2000行的数据帧，但为此目的，我创建了一个简单的数据框架，在该框架中，我希望在col2列中找到包含3个或更少数字的所有行。这是数据文件：
d = {'col1': [10000, 2000,300,4000,50000], 'col2': [10, 20000, 300, 4000, 100]}
df = pd.DataFrame(data=d)
col1 col2
0 10000 10
1 2000 20000
2 300 300
3 4000 4000
4 50000 100
浏览 7提问于2022-06-02得票数 0
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我有一个熊猫数据帧，例如：
Col1 Col2
A 1
B 2
C 3
我知道如何基于Col2的价值创建Col3：
df['Col3'] = (df['Col2'] <= 1).astype(int)
但是..。如果新列基于两个变量，如(这里的伪代码)：
if Col2=1 and Col3=1 then Col4='X'
else if Col2=1 and Col3=2 then Col4='Y'
else Col4='Z'
这将如何实现呢？非常感谢
浏览 2提问于2016-08-16得票数 3
对于类似的问题，我尝试过使用来自许多答案的代码，但是当我试图设置多个条件来决定一个列的值时，我还没有找到对我有用的任何东西--我还想用3种不同的方式来实现这一点。
我掌握的数据如下：
col1 col2 col3 col4 col5
1 1 1 4 1
0 1 1 1 1
0 0 1 1 1
如果列1-5的值为>=1，则需要添加另一列，如下所示：
col1 col2 col3 col4 col5 category
1 1 1 4 1 certain
0 1
浏览 2提问于2019-03-05得票数 2
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假设我有以下星火DataFrame df
+-----+-------+-------+-------+
| id | col1 | col2 | col3 |
+-----+-------+-------+-------+
| "a" | 10 | 5 | 75 |
| "b" | 20 | 3 | 3 |
| "c" | 30 | 2 | 65 |
+-----+-------+-------+-------+
我想要创建一个新的dataframe new_df，它包含：
浏览 3提问于2019-08-20得票数 0
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我正在寻找一种方法，将多个列连接到一个新的列中，用于与熊猫重复行。下面是我到目前为止掌握的代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
{"col1": 1, "col2": 2, "col3": 3, "col4": 4, "col5": 5},
{"col1": 1, "col2": 2, "col3": 3, "col4": 6, "col5": 7},
{"col1
浏览 3提问于2022-08-24得票数 1
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我有一个数据帧，如下所示： Time col1 col2 col3
2 a x 10
3 b y 11
1 a x 10
6 c z 12
20 c x 13
23 a y 24
14 c x 13
16 b y 11
... 并且想要根据数据帧的其他行向数据帧的每一行添加一列，这就是数据帧： Time col1 col2 col3 cumVal
2 a
浏览 20提问于2019-03-01得票数 0
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2回答
如何将第一个数据文件转换为它下面的数据？根据前三列匹配的不同场景，我希望更改其余列中的值。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['foo', 'foo', 'bar', 'a', 'b', 'c', 'd'], ['bar', 'foo', 'bar', 'a', 'b', 'c', 'd'],
浏览 0提问于2018-03-03得票数 1
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