我需要将列表传递给UDF，该列表将确定距离的分数/类别。现在，我将所有距离硬编码为第4个分数。a=spark.createDataFrame([("A",20),("B",30),("D",80)],["Letter","distances"])frompyspark.sql.functionsimportudfdefcate(label,feature_list):iffeature_list==0:returnlabel[4]label_list=["Great","Good","OK","PleaseMove","Dead"]udf_score=udf(cate,StringTy
假设我有一个包含400列的csv文件。我无法将整个文件加载到DataFrame中(不适合内存)。但是，我真的只想要50列，这将适合内存。我没有看到任何内置的Pandas方式来做到这一点。你有什么建议？我愿意使用PyTables界面或pandas.io.sql。最好的情况是这样的函数:pandas.read_csv(....,columns=['name','age',...,'income']).IE。我们传递将要加载的列名(或数字)列表。 最佳答案 Ian，我实现了一个usecols选项，它完全符合您的描述。它将出现在即将发布的p
我需要知道数据帧中有多少层，但不知道该数据帧是否具有多索引或“普通”索引。假设一个数据框df和一个变量nb_levels来保存结果，如果数据框有一个多索引，我可以执行以下操作:>>>nb_levels=len(df.index[0])nb_levels=2假设一个2级多索引这样我就可以得到我想要的结果:try:df.index.get_level_values(1)nb_levels=1except:nb_levels=len(df.index[0])但这感觉就像一个可怕的hack，而且肯定有简单的方法可以得到这个结果。问题是我似乎找不到它。帮助？ 最佳答案
我想从Dataframe列中字符串的长度大于4的字符串中删除前3个字符否则它们应该保持不变。例如bloomberg_ticker_yAIM9DJEM9#(shouldbeM9)FAM9IXPM9#(shouldbeM9)我可以按长度过滤字符串:merged['bloomberg_ticker_y'].str.len()>4并对字符串进行切片:merged['bloomberg_ticker_y'].str[-2:]但不确定如何将它们放在一起并将其应用于我的数据框如有任何帮助，我们将不胜感激。 最佳答案 你可以使用列表理解:df=pd
用DataFrame的子集执行iterrows的最佳方法是什么？让我们来看下面这个简单的例子:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'Product':list('AAAABBAA'),'Quantity':[5,2,5,10,1,5,2,3],'Start':[DT.datetime(2013,1,1,9,0),DT.datetime(2013,1,1,8,5),DT.datetime(2013,2,5,14,0),DT.datetime(2013,2,5,16,0),DT.datetime(2013,2,8,20,0),DT.datetime(2013,
假设我有一个这样的数据框category1category2other_colanother_col....a1a2a2a3a3a1b10b10b10b11b11b11我想从我的数据框中获取一个样本，以便category1的次数统一。我假设category1中每种类型的数量相同。我知道这可以通过使用pandas.sample()的pandas来完成。但是，我还想确保我选择的示例也具有同样的category2代表。因此，例如，如果我的样本量为5，我会想要这样的东西:a1a2b10b11b10我不想要这样的东西:a1a1b10b10b10虽然这是n=4的有效随机样本，但它不符合我的要求，因
我是Python和编码的初学者。我需要帮助比较两个不同长度和不同列标签的数据帧，除了一个。两个数据集之间相同的列是我要用来比较数据帧的列。我的数据如下所示:df:'fruits''trees''sports''countries'bananasmongoliabasketballSpaingrapesOakrugbyThailandorangesOsageOrangebaseballEgyptapplesMaplegolfChiledf2:'cars''flowers''countries''vegetables'AudiRoseSpainCarrotsBMWTulipNigeriaC
在执行groupby后，有什么方法可以保留大型数据框的原始索引吗？我需要这样做的原因是因为我需要做一个内部合并回到我原来的df(在我的groupby之后)以重新获得那些丢失的列。索引值是执行合并的唯一“唯一”列。有谁知道我怎样才能做到这一点？我的DataFrame非常大。我的groupby看起来像这样:df.groupby(['col1','col2']).agg({'col3':'count'}).reset_index()这会从我想要保留的原始数据框中删除我的原始索引。 最佳答案 您可以通过reset_index将您的索引提升到
我正在使用Pyspark在JupyterNotebook中运行一些命令，但它抛出错误。我尝试了此链接中提供的解决方案(Pyspark:Exception:Javagatewayprocessexitedbeforesendingthedriveritsportnumber)我尝试执行此处提供的解决方案(例如更改C:Java的路径、卸载JavaSDK10并重新安装Java8，但它仍然抛出同样的错误。我尝试卸载并重新安装pyspark，我也尝试从anaconda提示符运行，但我仍然遇到同样的错误。我使用的是Python3.7，pyspark版本是2.4.0。如果我使用这段代码，我会得到这个
如何将Excel命名范围内的数据读取到pandasDataFrame中？不幸的是，规范函数pandas.read_excel()旨在仅读取工作簿中的整个工作表。 最佳答案 也许有一天pandas会原生支持这一点。在那之前，我使用辅助函数:importpandasaspdimportopenpyxldefdata_frame_from_xlsx(xlsx_file,range_name):"""Getasinglerectangularregionfromthespecifiedfile.range_namecanbeastandar
