这应该很容易但是....使用Spark1.6.1....我有包含A、B、C列的DataFrame#1。具有值:ABC12A22A32B42C然后我用新的D列创建一个新的数据框，这样:DataFramedf2=df1.withColumn("D",df1.col("C"));到目前为止一切顺利，但我实际上希望D列中的值是有条件的，即://pseudocodeif(colC="A")thecolD="X"elseif(colC="B")thecolD="Y"elsecolD="Z"然后我将删除C列并将D重命名为C。我尝试查看Column函数，但似乎没有任何符合要求的东西；我考虑过使用df1

关于如何通过java.sql.Statement.executeUpdate读取分配给新创建记录的自动递增身份字段的任何建议？我知道如何在多个数据库平台的SQL中执行此操作，但想知道java.sql中存在哪些数据库独立接口(interface)来执行此操作，以及有关人们对此的经验的任何输入数据库平台。 最佳答案 下面的代码片段应该可以做到:PreparedStatementstmt=conn.prepareStatement(sql,Statement.RETURN_GENERATED_KEYS);//...ResultSetres

我在变量字符串中定义了一个大写字母，我想输出字母表中的下一个和上一个字母。例如，如果变量等于'C'，我想输出'B'和'D'。 最佳答案 一种方式:Stringvalue="C";intcharValue=value.charAt(0);Stringnext=String.valueOf((char)(charValue+1));System.out.println(next); 关于java-如何将变量递增到字母表中的下一个或上一个字母？，我们在StackOverflow上找到一个类似的

我有这个:self.lines=[...]cnt=defaultdict(int)forlineinself.lines:cnt[line]+=1现在可以了。但我想知道它(增加defaultdict中特定行的数量)是否可以使用列表理解来完成？这是一个语法错误:[cnt[line]+=1forlineinself.lines]顺便说一句，为什么不能在列表理解中使用这样的表达式？它很简单，并且会大大提高此类代码的简洁性和性能。 最佳答案 您的列表理解不起作用，因为赋值不是表达式。您不应该使用列表理解来替换循环。写一个循环。列表解析用于构

我有一个格式如下的pandas数据框:yearcol1y1val_1y1val_2y1val_3y2val_4y2val_5y2val_6y3val_7y3val_8y3val_9如何只选择第2年之前的值并忽略第3年？我需要一个新的数据框如下:yearcol1y1val_1y1val_2y1val_3y2val_4y2val_5y2val_6y1,y2,y3代表年份值 最佳答案 在您的示例数据集上，以下工作:In[35]:df.iloc[0:df[df.year=='y3'].index[0]]Out[35]:yearcol10y1

这似乎是一个很常见的模式:forrowinreader:c1=row[0]ifids.has_key(c1):id1=ids.get(c1)else:currid+=1id1=curridids[c1]=currid我想知道是否有更好的方法来实现这一点。就单行if语句而言，我可以做很多事情:id1=ids.get(c1)ifids.has_key(c1)elsecurrid+1但是我坚持递增currid并在执行else情况时坚持并在if条件通过时将c->id1坚持到字典中。 最佳答案 如果ids从0开始:forrowinreader

我有一个包含大量数据的pandas.DataFrame。一列中是随机重复的键。在另一个数组中，我有一个他们的键列表，我想从DataFrame中切出这些键以及来自他们行中其他列的数据。键:keys=numpy.array([1,5,7])数据:indxabcd0525.042.1131231.713.212916.50.293743.111.0104111.231.6105515.62.8116714.219.04如果a列中的值与keys中的值相匹配，我想从DataFrame中切片所有行。期望的结果:indxabcd0525.042.1133743.111.0104111.231.610

df=pd.DataFrame(index=['x','y'],data={'a':[1,2],'b':[3,4]})如何将列名转换为列值？这是我想要的输出c1c2x1ax3by2ay4b 最佳答案 您可以使用:print(df.T.unstack().reset_index(level=1,name='c1').rename(columns={'level_1':'c2'})[['c1','c2']])c1c2x1ax3by2ay4b或者:print(df.stack().reset_index(level=1,name='c1'

这道题是关于根据某些列值过滤NumPyndarray。我有一个相当大的NumPyndarray(300000,50)，我根据某些特定列中的值过滤它。我有ndtypes，所以我可以按名称访问每一列。第一列名为category_code，我需要过滤矩阵以仅返回category_code在("A","B",“C”)。结果需要是另一个NumPyndarray，其列仍可通过dtype名称访问。这是我现在做的:index=numpy.asarray([row['category_code']in('A','B','C')forrowindata])filtered_data=data[index]

我在第一个数据框中有一列df1["ItemType"]如下所示，Dataframe1ItemType1redTomatowhitePotatoyellowPotatogreenCaulifloweryellowCaulifloweryelloSquashredOnionsYellowOnionsWhiteOnionsyellowCabbageGreenCabbage我需要根据从另一个数据框创建的字典来替换它。Dataframe2ItemType2newTypewhitePotatoPotatoyellowPotatoPotatoredTomatoTomatoyellowCabbageG