我有一个非常大的pyspark.sql.dataframe.DataFrame名为df。我需要一些枚举记录的方法——因此，能够访问具有特定索引的记录。(或选择具有索引范围的记录组)在Pandas中，我可以做到indexes=[2,3,6,7]df[indexes]我想要类似的东西，(并且没有将数据框转换为pandas)我能得到的最接近的是:通过以下方式枚举原始数据框中的所有对象:indexes=np.arange(df.count())df_indexed=df.withColumn('index',indexes)使用where()函数搜索我需要的值。问题:为什么它不起作用以及如何让
我对以下代码行的语法感到困惑:x_values=dataframe[['Brains']]dataframe对象由两列组成(大脑和body)BrainsBodies42343223当我打印x_values时，我得到这样的结果:Brains042132就数据框对象的属性和方法而言，我知道pandas文档，但双括号语法让我感到困惑。 最佳答案 考虑一下:来源DF:In[79]:dfOut[79]:BrainsBodies0423413223选择一列-Pandas.Series的结果:In[80]:df['Brains']Out[80]:
我对以下代码行的语法感到困惑:x_values=dataframe[['Brains']]dataframe对象由两列组成(大脑和body)BrainsBodies42343223当我打印x_values时，我得到这样的结果:Brains042132就数据框对象的属性和方法而言，我知道pandas文档，但双括号语法让我感到困惑。 最佳答案 考虑一下:来源DF:In[79]:dfOut[79]:BrainsBodies0423413223选择一列-Pandas.Series的结果:In[80]:df['Brains']Out[80]:
我想在pandas数据框上建立一个运行总和。我有类似的东西:10/10/2012:50,010/11/2012:-10,9010/12/2012:100,-5我想得到:10/10/2012:50,010/11/2012:40,9010/12/2012:140,85所以每个单元格都应该是它自己和之前所有单元格的总和，我应该如何在不使用循环的情况下做到这一点。 最佳答案 正如@JonClements提到的，您可以使用cumsum来做到这一点数据框方法:frompandasimportDataFramedf=DataFrame({0:{'
我想在pandas数据框上建立一个运行总和。我有类似的东西:10/10/2012:50,010/11/2012:-10,9010/12/2012:100,-5我想得到:10/10/2012:50,010/11/2012:40,9010/12/2012:140,85所以每个单元格都应该是它自己和之前所有单元格的总和，我应该如何在不使用循环的情况下做到这一点。 最佳答案 正如@JonClements提到的，您可以使用cumsum来做到这一点数据框方法:frompandasimportDataFramedf=DataFrame({0:{'
我查看了数据框一列中的唯一值-我拥有的pandas。在其中一列中有一些我不想包含的名称，如何从数据框中删除这些行，而不使用索引值表示法，而是通过说ifrowvalue="this"thenremove喜欢...new=df.copydf['somecolumn'].drop_values('this','that','other') 最佳答案 参见indexingwithisin(还有booleanindexing):mask=df['somecolumn'].isin(['this','that','other'])df[~mas
我查看了数据框一列中的唯一值-我拥有的pandas。在其中一列中有一些我不想包含的名称，如何从数据框中删除这些行，而不使用索引值表示法，而是通过说ifrowvalue="this"thenremove喜欢...new=df.copydf['somecolumn'].drop_values('this','that','other') 最佳答案 参见indexingwithisin(还有booleanindexing):mask=df['somecolumn'].isin(['this','that','other'])df[~mas
我有一个数据框，其中一些列带有空列表，另一些列带有字符串列表:donation_orgsdonation_context0[][]1[theresearchofDr....][Inlieuofflowers,memorialdonations...]我试图返回一个数据集，其中没有任何有空列表的行。我试过只检查空值:dfnotnull=df[df.donation_orgs!=[]]dfnotnull和dfnotnull=df[df.notnull().any(axis=1)]pd.options.display.max_rows=500dfnotnull我已经尝试遍历并检查存在的值，但
我有一个数据框，其中一些列带有空列表，另一些列带有字符串列表:donation_orgsdonation_context0[][]1[theresearchofDr....][Inlieuofflowers,memorialdonations...]我试图返回一个数据集，其中没有任何有空列表的行。我试过只检查空值:dfnotnull=df[df.donation_orgs!=[]]dfnotnull和dfnotnull=df[df.notnull().any(axis=1)]pd.options.display.max_rows=500dfnotnull我已经尝试遍历并检查存在的值，但
有没有一种方法可以构造Pandasgroupby和qcut命令以返回具有嵌套图block的一列？具体来说，假设我有2组数据，我希望将qcut应用于每组，然后将输出返回到一列。这类似于MSSQLServer的允许按()分区的ntile()命令。ABC0foo0.111foo0.522foo1.033bar0.114bar0.525bar1.03在上面的数据框中，我想在对A进行分区以返回C时将qcut函数应用于B。 最佳答案 importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':'foofoofoobarbarbar
