我很难在火星雨上使用熊猫的UDF。你能帮我理解一下这是如何实现的吗?以下是我的尝试:
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
from pyspark import pandas as ps
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = ps.DataFrame({'A': 'a a b'.split(),
'B
在Pandas中,如何在同一个数据集中进行多步/顺序聚合?好像每个步骤都是下一个步骤的“子查询”。
在SQL中,我可以这样想:
SELECT x.A, COUNT(x.B) as B_COUNT, SUM(x.C_SUM) as C_SUM
FROM (
SELECT df.A, df.B, SUM(df.C) as C_SUM
FROM df
GROUP BY df.A, df.B
) x
GROUP BY x.A
在Python3.4和Pandas0.19.2中工作,我有这样一个数据框架:
import pandas
import numpy
numpy.rand
具有pandas数据框架,其中包含str类型的两列
group sc wc
0 1 A word1
1 2 B word2
2 2 C word3
3 1 D word4
其创建方式如下:
df = pd.DataFrame({"group":[1,2,2,1],"sc":["A","B","C","D"],"wc":["word1", "word2",
我正在写一个查询,以获得所有球队的所有球员。我没有在应用程序中循环,而是决定使用array_agg()在一个查询中获得所有团队的球员。我所写的查询如下:
SELECT team_id, array_agg(team_name) AS teamname,
array_agg(player_id||'##'||player_name) AS playerdetails
FROM team
INNER JOIN players ON team_id = player_team
GROUP BY team_id
这个查询给我的结果如下,在结果集中,teamname被重复(
我真正想做的事情可以用sql来表达,如下所示:
SELECT v1, v2, COUNT(*) AS v_count FROM my_table GROUP BY 1,2
这意味着,我想创建一个新的数据框架,它由3列组成:(v1, v2, v_count)。
以下是我尝试使用pandas的方法
grp = df.groupby(['v1', 'v2']) # GROUP BY v1, v2
cnt = grp.count() # get v_count for each group
但是如何将它们放在一个新的数据框架中呢?
我使用以下SQL构建了一个RelNode:
SELECT GROUP_CONCAT(ename ORDER BY ename DESC SEPARATOR 'a') FROM emp
我使用RelToSqlConverter将其转换为SQL。我得到了这个SQL:
SELECT LISTAGG(`ename`, 'a') WITHIN GROUP (ORDER BY `ename` IS NULL DESC, `ename` DESC) FROM `emp`
但我想要的是GROUP_CONCAT而不是LISTAGG。
我有熊猫的数据,在那里我列出了项目,并将它们分类:
col_name |col_group
-------------------------
id | Metadata
listing_url | Metadata
scrape_id | Metadata
name | Text
summary | Text
space | Text
复制:
import pandas
df = pandas.DataFrame([
['id','metadata'],
['listing
以下查询是相同的,还是可能得到不同的结果(在任何主要的DB系统中,例如MSSQL、MySQL、Postgres、SQLite):
在相同的查询中执行这两个操作:
SELECT group, some_agg_func(some_value)
FROM my_table
GROUP BY group
ORDER BY some_other_value
子查询中的排序:
SELECT group, some_agg_func(some_value)
FROM (
SELECT group, some_value
FROM my_table
ORDER BY some_oth
我有一个非常混乱的数据集和url后面的文本,如下所示:
import pandas as pd
data = {'URL': ['www.google.com this is fine', 'www.google.com this is also fine', 'www.google.com ', ' what the hell?']}
df = pd.DataFrame(data, columns=['URL'])
我需要所有不以URL开头的东西与前一行合并,但我不知道如何在python/大熊
当我使用下面的代码获取组列表时,我得到一个长字符串表示组名。
CN=group.xy.admin.si,OU=Other,OU=Groups,OU=03,OU=UWP客户,DC=WIN,DC=CORP,DC=com
但我只想得到组名,在本例中是group.xy.admin.si
public static List<string> GetGroups(DirectoryEntry de)
{
var memberGroups = de.Properties["memberOf"].Value;
var groups =
我在用
with t1 as
(
SELECT
DATE_TRUNC(PARSE_DATE("%Y%m%d", date), MONTH) as month,
fullVisitorId,
product.productSKU,
product.v2ProductName,
case when hits.ecommerceaction.action_type = '2' then 1 else 0 end as pdp_visitor,
count(case when hits.ecommerceaction.a
一个常见的SQLism是"Select A,mean(X) from table group by A“,我想在pandas中复制这一点。假设数据存储在CSV文件中,并且太大而无法加载到内存中。
如果CSV可以放在内存中,那么一个简单的两行代码就足够了:
data=pandas.read_csv("report.csv")
mean=data.groupby(data.A).mean()
当无法将CSV读入内存时,可以尝试:
chunks=pandas.read_csv("report.csv",chunksize=whatever)
cmeans=pa