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DataFrame(6):DataFrame的增、删、改、查

这里需求在之前的文章讲述过了,大家可以参考这个文章:http://note.youdao.com/noteshare?id=4c36823786ffae86...

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DataFrame(4):DataFrame的创建方式

1、利用字典生成DataFrame① 第一种方式:列表组成的字典stu = { name:, age:, sex:}df = pd.DataFrame(stu)display(df)结果如下: ② 第二种方式 }, Python:{张三:89,李四:95,王五:94}, Hive:{张三:78,李四:96}}df = pd.DataFrame(data)display(df)结果如下: 注意:对于上述两个DataFrame ,我们直接可以使用data.T进行DataFrame行、列之间的转换。 3、利用二维数组生成DataFrame(常用)x = np.arange(1,21).reshape(4,5)index = list(abcde)df = pd.DataFrame(x,index=index 最好的方式就是将文件读取成DataFrame方式,然后利用各种方式进行数据处理。由于文件格式众多,这里不细说,你需要读取哪一种文件,就自行百度学习一下,即可。

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    Spark DataFrame

    DataFrame是一种不可变的分布式数据集,这种数据集被组织成指定的列,类似于关系数据库中的表。 SchemaRDD作为Apache Spark 1.0版本中的实验性工作,它在Apache Spark 1.3版本中被命名为DataFrame。 对于熟悉Python pandas DataFrame或者R DataFrame的读者,Spark DataFrame是一个近似的概念,即允许用户轻松地使用结构化数据(如数据表)。 使用Spark DataFrame,Python开发人员可以利用一个简单的并且潜在地加快速度的抽象层。最初Spark中的Python速度慢的一个主要原因源自于Python子进程和JVM之间的通信层。 对于python DataFrame的用户,我们有一个在Scala DataFrame周围的Python包装器,Scala DataFrame避免了Python子进程JVM的通信开销。

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    DataFrame(7):DataFrame运算——逻辑运算

    1、DataFrame逻辑运算逻辑运算符号:> >= < =60) & (df>=70)display(x) df1 = df>=60) & (df>=70)]display(df1) 结果如下:?

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    DataFrame(7):DataFrame运算——算术运算

    1、DataFrame算术运算加:add 或 +减:sub 或 -2、DataFrame与标量之间的运算(这个才是最重要的)1)原始数据x = ,,,]df = pd.DataFrame(x,columns 3、DataFrameDataFrame之间的运算1)原始数据x = pd.DataFrame({a:, b:, c:})display(x) y = pd.DataFrame({a:, b:, d: }, index=)display(y)结果如下: 2)DataFrameDataFrame之间的减法运算① 使用“+”运算符x = pd.DataFrame({a:, b:, c:})display 与DataFrame之间的运算,由于DataFrame中的每一元素都由其行列索引唯一确定,也就是说DataFrame中的每一元素都有一个(行索引,列索引)构成的坐标 。 因此对于不同的DataFrame,只用索引匹配上的数据,对应元素相加,对于没有匹配上的数据,返回的是NaN值 。

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    DataFrame(3):DataFrame常用属性说明

    1、常用属性如下ndim 返回DataFrame的维数;shape 返回DataFrame的形状;dtypes 返回DataFrame中每一列元素的数据类型;size 返回DataFrame中元素的个数 ;T 返回DataFrame的转置结果;index 返回DataFrame中的索引;columns 返回DataFrame中的列索引;values 返回DataFrame中的数值;2、演示如下import as pd df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=, columns=)display(df)结果如下: ① ndim:返回DataFrame (np.random.randint(70,100,(3,5)), index=, columns=)display(df) x = df.ndimdisplay(x)结果如下: ② shape:返回DataFrame ⑧ values:返回DataFrame中的数值;df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=, columns=)display(

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    DataFrame(1):DataFrame结构的详细介绍

    从每一行看,DataFrame可以看作是一行行的Series序列上下堆积起来的,每个Series的索引就是列索引;从每一列看,DataFrame可以看作是一列列的Series序列左右堆积起来的,每个Series DataFrame的默认理解方式是:DataFrame其实就是由很多个数据类型不一样的列Series组成。 对于上图,此DataFrame其实就是由如下四个Series组成,它们的索引都是行索引。    name属性   我们知道:取出DataFrame中的每一行、每一列都是一个Series,组成这个DataFrame对象的每个sereis都有一个名称,这个名称,就是对应的那一行、列的索引。 的每一行、每一列有一个name名称,并且我们还可以给DataFrame的行索引和列索引分别设置一个name名称。

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    DataFrame

    data, index, columns, dtype, copy)参数含义: 参数 描述 data 数据,接受的形式有:ndarray,Series, map,lists,dict,constant,DataFrame index 行标签,默认为np.arange(n) columns 列标签,默认为np.arange(n) dtype 每列的数据类型 copy 用于复制数据,默认值为False 2.创建DataFrame value:}print(pd.DataFrame(data, index=)) 结果 key valueindex1 A 1index2 B 2index3 C 32.4 从字典列表字典组成的列表可以创建DataFrame cindex1 1 NaNindex2 5 7.0 a dindex1 1 NaNindex2 5 NaN2.5 从Series的字典来创建DataFrameSeries组成的字典可以作为参数来创建DataFrame DataFrame的数据处理3.1列的处理以2.5中创建的DataFrame为例: 读取一列df = pd.DataFrame(d)print(df)结果:a 1.0b 2.0c 3.0d NaNName

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    sparksql(1)——Dataframe

    sparksql不止有sql语句,现在他还有Dataframe的API,Dataframe比写RDD要快。dataframe将非结构化数据schema化。 sparksql类比于hive可以发现,hive在mapreduce上做了一个框架,而sparksql是在spark core里的rdd里面多出来的一个框架,并且还多了dataframe这样的简便框架, dataframe最终也是转换为RDD的操作 前提:打开spark—master和spark—slave(前面有讲过,我们用的是standalone模式,由master和worker去操作driver和 (4)创建dataframe ?(5)查看结果 ? 可以见到dataframe可以将数据结构化,方便以后对数据的操作

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    DataFrame(9):DataFrame运算——基本统计函数

    1、常用函数说明 在df中使用统计函数,其实很简单,我们主要关注以下3点,就没问题:  ① 了解每个函数的具体含义是什么;  ② 不管是Series还是DataFrame,默认都是自动忽略NaN值,进行运算的 ;  ③ DataFrame有行、列区分,因此在使用统计函数的时候,一般是结合axis=0或者axis=1参数对df中的哪一行、哪一列进行操作; 注意:axis的具体含义,在操作DataFrame时极其重要

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    DataFrame(10):DataFrame运算——累计统计函数

    注意:cummin()函数的用法和cummax()函数的用法一致,可以自行下去尝试。

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    DataFrame(13):DataFrame的排序与排名问题

    1、说明  DataFrame中的排序分为两种,一种是对索引排序,一种是对值进行排序。 注意:axis=0表示对行操作,axis=1表示对列进行操作;ascending=True表示升序,ascending=False表示降序;inplace=True表示对原始DataFrame本身操作, 因此不需要赋值操作,inplace=False相当于是对原始DataFrame的拷贝,之后的一些操作都是针对这个拷贝文件进行操作的,因此需要我们赋值给一个变量,保存操作后的结果。

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    Pandas DataFrame笔记

    对多行而言,ix也是DataFrame?7.三个属性?8.按条件过滤?  貌似并不像很多网文写的,可以用.访问属性?9.复合条件的筛选?10.删除行?删除列?11.排序?12.遍历? DataFrameimport pandas as pd se=Series({Ohio:35000,Texas:71000,Oregon:16000,Uath:5000})se1=Series(,index=) df1=DataFrame

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    mongodb取出json,利用python转成dataframe(dict-to-dataframe

    mongodb取出json,利用python转成dataframe(dict-to-dataframe) 1、mongodb数据源结构: ? 2、输出结果: ? client.gaode_pois data2=db.gaode_pois_hotel_yunnan_extra_mid01.find({},{_id:0,name:1,lng:1,lat:1}).limit(10) #创建一个空的dataframe df = pd.DataFrame(columns = ) for x in data2: #dict转成dataframe,注意.T的运用 pd_data=pd.DataFrame.from_dict

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    mongodb取出json,利用python转成dataframe(dict-to-dataframe

    mongodb取出json,利用python转成dataframe(dict-to-dataframe) 1、mongodb数据源结构: ? 2、输出结果: ? client.gaode_pois data2=db.gaode_pois_hotel_yunnan_extra_mid01.find({},{_id:0,name:1,lng:1,lat:1}).limit(10) #创建一个空的dataframe df = pd.DataFrame(columns = ) for x in data2: #dict转成dataframe,注意.T的运用 pd_data=pd.DataFrame.from_dict

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    DataFrame(5):DataFrame元素的获取方式(很重要)

    1、学习DataFrame元素获取,需要掌握以下几个需求访问一列 或 多列访问一行 或 多行访问某个值访问某几行中的某几列访问某几列中的某几行2、构造一个DataFramedf = pd.DataFrame 不管是单独获取到多行、还是多列,得到的都是一个DataFrame。 np.random.randint(70,100,(4,5)), index=, columns=)display(df) y = df >= 80]display(y)结果如下: 5、访问某个值 如果说要访问下面数据框DataFrame

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    Spark DataFrame简介(一)

    DataFrame本片将介绍Spark RDD的限制以及DataFrame(DF)如何克服这些限制,从如何创建DataFrame,到DF的各种特性,以及如何优化执行计划。最后还会介绍DF有哪些限制。? RDD和DataFrame的共同特征是不可性、内存运行、弹性、分布式计算能力。它允许用户将结构强加到分布式数据集合上。因此提供了更高层次的抽象。我们可以从不同的数据源构建DataFrameDataFrame的应用程序编程接口(api)可以在各种语言中使用。示例包括Scala、Java、Python和R。在Scala和Java中,我们都将DataFrame表示为行数据集。 为什么要用 DataFrame?DataFrame优于RDD,因为它提供了内存管理和优化的执行计划。总结为一下两点:a.自定义内存管理:当数据以二进制格式存储在堆外内存时,会节省大量内存。 Spark SQL能对多种数据源使用DataFrame接口。使用SparkSQL DataFrame 可以创建临时视图,然后我们可以在视图上运行sql查询。6.

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    DataFrame常用操作

    在spark-shell状态下查看sql内置函数: spark.sql("show functions").show(1000) 比如:SUBSTR(col...

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    RDD和DataFrame转换

    利用反射机制推断RDD在利用反射机制推断RDD模式时,需要首先定义一个case class,因为,只有case class才能被Spark隐式地转换为DataFrame。 {DataFrame, Encoder, SparkSession} case class People(name :String,age:Int) object DataFrameNote { def RDD = mapRDD.map(attr => People(attr(0),attr(1).trim.toInt)) import spark.implicits._ val peopleDF: DataFrame {DataFrame, Encoder, SparkSession}import org.apache.spark.sql.Rowcase class People(name :String,age:Int {DataFrame, Row, SparkSession}import org.apache.spark.sql.types.

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    pyspark之dataframe操作

    、创建dataframe# 从pandas dataframe创建spark dataframecolors = color_df=pd.DataFrame(colors,columns=)color_df 查看列的类型 ,同pandascolor_df.dtypes# # 查看有哪些列 ,同pandascolor_df.columns# # 查看行数,和pandas不一样color_df.count() # dataframe 列名重命名# pandasdf=df.rename(columns={a:aa}) # spark-方法1# 在创建dataframe的时候重命名data = spark.createDataFrame columns_to_drop) #增加一列from pyspark.sql.functions import litcolor_df.withColumn(newCol, lit(0)).show() # dataframe ,接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作# 1.删除有缺失值的行clean_data=final_data.na.drop()clean_data.show() # 2.用均值替换缺失值import

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