我有一个pandas数据框my_df，my_df.dtypes给我们:tsint64fieldAobjectfieldBobjectfieldCobjectfieldDobjectfieldEobjectdtype:object然后我尝试通过以下操作将pandas数据框my_df转换为spark数据框:spark_my_df=sc.createDataFrame(my_df)但是，我遇到了以下错误:ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1spark_my_df=sc.createDataFrame(my_df)2spark_my
我有一个这样的DataFrame(简化示例)idv0v1v2v3v411051022502222355605038240801104151525100101并且想创建一个附加列，该列要么是1要么是0。如果v0值在v1到v4的值中，则为1，否则为0。因此，在此示例中，对于id1，该值应为1(因为v2=10)，对于id2，该值应为0，因为22不在v1至v4中。实际上，该表要大得多(大约100,000行，变量从v1到v99)。 最佳答案 您可以使用底层numpy数组来提高性能:设置a=df.v0.valuesb=df.iloc[:,2:]
我正在尝试将数据框绘制为hexbin，但似乎无法绘制xlabel和x轴值。数据框如下:szen_df.xs('left',level='pos')剧情如下:szen_df.xs('left',level='pos').plot(x='szen',y='lat',xlim=(0,90),ylim=(-90,90),kind='hexbin',colormap='Reds')结果: 最佳答案 我在python2.7、pandas0.16.2.dev和ipython3.1.0版中也遇到了这个问题。展望documentationforpan
当堆叠一个pandasDataFrame时，返回一个Series。通常在我堆叠一个DataFrame之后，我将它转换回一个DataFrame。但是，来自堆叠数据的默认名称使得重命名列有点麻烦。我正在寻找的是一种更简单/内置的方法，可以在堆叠后为列提供合理的名称。例如，对于以下DataFrame:In[64]:df=pd.DataFrame({'id':[1,2,3],...:'date':['2015-09-31']*3,...:'value':[100,95,42],...:'value2':[200,57,27]}).set_index(['id','date'])In[65]:d
我在一个集群中工作，在该集群中我无权更改文件log4j.properties以在使用pyspark时停止信息记录(如第一个答案here中所述)。以下解决方案如上述问题中所述spark-shell(scala)的第一个答案工作importorg.apache.log4j.Loggerimportorg.apache.log4j.Level但对于sparkwithpython(即pyspark)，它没有工作，也没有以下Logger.getLogger("org").setLevel(Level.OFF)Logger.getLogger("akka").setLevel(Level.OFF)
是否可以使用由日期时间对象组成的列重新索引pandasDataFrame？我有一个包含以下列的DataFramedf:Int64Index:19610entries,0to19609Datacolumns:cntr19610non-nullvalues#intdatflt19610non-nullvalues#floatdtstamp19610non-nullvalues#datetimeobjectDOYtimestamp19610non-nullvalues#floatdtypes:int64(1),float64(2),object(1)我可以使用df.reindex(index
假设我有一个数据框:nameagehbali3414jex1613aja2416joy2312我有一个值“5”，我想从“hb”列的每个成员中减去新列可以是:hb98117执行此操作的最佳方法是什么...感谢和问候。 最佳答案 只需从pandas.Series中减去标量值，对于数字列，pandas会自动广播标量值并从列中的每个元素中减去它。示例-df['hb']-5#Where`df`isyourdataframe.演示-In[43]:dfOut[43]:nameagehb0ali34141jex16132aja24163joy231
我不确定如何在dropna()之后重置索引df_all=df_all.dropna()df_all.reset_index(drop=True)但是在删除行索引之后会跳过例如从0,1,2,4..跳转 最佳答案 您发布的代码已经完成了您想要的操作，但没有“就地”完成。尝试将inplace=True添加到reset_index()或将结果重新分配给df_all。请注意，您还可以将inplace=True与dropna()一起使用，因此:df_all.dropna(inplace=True)df_all.reset_index(drop=
我正在使用itertuples遍历pandas数据框。我还想在迭代时捕获行号:forrowindf.itertuples():printrow['name']预期输出:1larry2barry3michael1、2、3是行号。我想避免使用计数器并获取行号。有没有使用pandas实现此目的的简单方法？ 最佳答案 当使用itertuples时，每一行都会得到一个命名的tuple。默认情况下，您可以使用row.Index访问该行的索引值。如果索引值不是您要查找的值，那么您可以使用enumeratefori,rowinenumerate(d
在执行器上使用pyspark访问Spark的log4j记录器的正确方法是什么？在驱动程序中这样做很容易，但我似乎无法理解如何访问执行程序上的日志记录功能，以便我可以在本地记录并让YARN收集本地日志。有什么方法可以访问本地记录器吗？标准的日志记录程序是不够的，因为我无法从执行程序访问spark上下文。 最佳答案 您不能在执行器上使用本地log4j记录器。由执行器jvms生成的Pythonworker没有与java的“回调”连接，它们只是接收命令。但是有一种方法可以使用标准python日志记录从执行程序记录并通过YARN捕获它们。在您
