我有一个像这样的简单数据框:rdd=sc.parallelize([(0,"A",223,"201603","PORT"),(0,"A",22,"201602","PORT"),(0,"A",422,"201601","DOCK"),(1,"B",3213,"201602","DOCK"),(1,"B",3213,"201601","PORT"),(2,"C",2321,"201601","DOCK")])df_data=sqlContext.createDataFrame(rdd,["id","type","cost","date","ship"])df_data.show()+--

我正在尝试将表格的某些列转换为行。我正在使用Python和Spark1.5.0。这是我的初始表:+-----+-----+-----+-------+|A|col_1|col_2|col_...|+-----+-------------------+|1|0.0|0.6|...||2|0.6|0.7|...||3|0.5|0.9|...||...|...|...|...|我想要这样的东西:+-----+--------+-----------+|A|col_id|col_value|+-----+--------+-----------+|1|col_1|0.0||1|col_2|0.

我正在尝试将表格的某些列转换为行。我正在使用Python和Spark1.5.0。这是我的初始表:+-----+-----+-----+-------+|A|col_1|col_2|col_...|+-----+-------------------+|1|0.0|0.6|...||2|0.6|0.7|...||3|0.5|0.9|...||...|...|...|...|我想要这样的东西:+-----+--------+-----------+|A|col_id|col_value|+-----+--------+-----------+|1|col_1|0.0||1|col_2|0.

我有以下数据框。df.head(30)struct_idresNumscore_type_namescore_value042949672971omega0.064840142949672971fa_dun2.185618242949672971fa_dun_dev0.000027342949672971fa_dun_semi2.185591442949672971ref-1.191180542949672972rama-0.795161642949672972omega0.222345742949672972fa_dun1.378923842949672972fa_dun_dev0.

我有以下数据框。df.head(30)struct_idresNumscore_type_namescore_value042949672971omega0.064840142949672971fa_dun2.185618242949672971fa_dun_dev0.000027342949672971fa_dun_semi2.185591442949672971ref-1.191180542949672972rama-0.795161642949672972omega0.222345742949672972fa_dun1.378923842949672972fa_dun_dev0.

我想在pandasDataFrame上运行一个支点，索引是两列，而不是一列。例如，一个字段用于年份，一个用于月份，一个“item”字段显示“item1”和“item2”，以及一个带有数值的“value”字段。我希望索引为年+月。我设法使它工作的唯一方法是将两个字段合并为一个，然后再次将它们分开。有没有更好的办法？下面复制的最小代码。非常感谢!PS是的，我知道关键字“pivot”和“multi-index”还有其他问题，但我不明白他们是否/如何帮助我解决这个问题。importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame()month=np.arange

我想在pandasDataFrame上运行一个支点，索引是两列，而不是一列。例如，一个字段用于年份，一个用于月份，一个“item”字段显示“item1”和“item2”，以及一个带有数值的“value”字段。我希望索引为年+月。我设法使它工作的唯一方法是将两个字段合并为一个，然后再次将它们分开。有没有更好的办法？下面复制的最小代码。非常感谢!PS是的，我知道关键字“pivot”和“multi-index”还有其他问题，但我不明白他们是否/如何帮助我解决这个问题。importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame()month=np.arange

我有一个像这样的元组列表data=[('r1','c1',avg11,stdev11),('r1','c2',avg12,stdev12),('r2','c1',avg21,stdev21),('r2','c2',avg22,stdev22)]我想将它们放入一个pandasDataFrame中，其中行由第一列命名，列由第二列命名。处理行名的方法似乎类似于pandas.DataFrame([x[1:]forxindata],index=[x[0]forxindata])但是如何处理列以获得2x2矩阵(前一组的输出是3x4)？有没有更智能的方法来处理行标签，而不是明确地忽略它们？编辑看来我

我有一个像这样的元组列表data=[('r1','c1',avg11,stdev11),('r1','c2',avg12,stdev12),('r2','c1',avg21,stdev21),('r2','c2',avg22,stdev22)]我想将它们放入一个pandasDataFrame中，其中行由第一列命名，列由第二列命名。处理行名的方法似乎类似于pandas.DataFrame([x[1:]forxindata],index=[x[0]forxindata])但是如何处理列以获得2x2矩阵(前一组的输出是3x4)？有没有更智能的方法来处理行标签，而不是明确地忽略它们？编辑看来我

我对python完全陌生，我正在尝试在其中实现快速排序。有人可以帮我完成我的代码吗？我不知道如何连接三个数组并打印出来。defsort(array=[12,4,5,6,7,3,1,15]):less=[]equal=[]greater=[]iflen(array)>1:pivot=array[0]forxinarray:ifxpivot:greater.append(x)sort(less)sort(pivot)sort(greater) 最佳答案 defsort(array):"""Sortthearraybyusingquick