下面的代码从拼花文件读取Spark数据帧，并写入另一个拼花文件。ArrayType数据类型中的Nullable字段在将数据帧写入新的拼花地板文件后发生更改 代码： 输出： ArrayType(IntegerType,false) ArrayType(IntegerType,true) Spark版本为：1.6.2对于Spark 2.4或之前的版本，从Spark sql写入的所有列都可以为空。引用 拼花地板是一种柱状格式，许多其他数据处理系统都支持这种格式。Spark SQL支持读取和写入自动保

我有一个s3存储桶，在其中存储将由pyspark代码处理的数据文件。 我要访问的文件夹是： s3a://bucket_name/data/ 此文件夹包含一个文件夹。我的目标是访问此目录中最后添加的文件夹的内容。 出于某些原因，我不想使用boto。 有没有办法访问文件夹列表，这样我就可以选择我想访问的文件夹。 如果指定文件夹，我可以访问文件，但我希望使其成为动态的。我建议使用s3fs，它是Bot3上的文件系统样式包装器。文件如下： 以下是您关心的部分（您可能必须传入或以其他方式配置您的AWS凭据

以下数据集： Name Year more columns A 2000 A 2001 A 2002 A 2003 B 2000 B 2001 B 2003 C 2001 C 2002 .... library(data.table) DT = rbind(use.names = FALSE, data.table(Name = "A", Year = (y <-

我们可以通过以下方式访问神经网络的摘要： model.summary() 但是我们有没有办法把这个结果转换成一个数据帧，这样我们就可以比较不同模型的特性了 是的，您可以使用print\fn参数将输出保存为字符串，然后将其解析为数据帧： from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense import re import pandas as pd model = Seq

下面的轴=1用于查找每行中是否有任何NaN df.isnull().any(axis=1) 如果缺少值，下面的轴=1将删除列 df1.dropna(axis=1, how='any') 我真糊涂！通常我认为axis=0与行相关，axis=1与列相关。 您能解释一下为什么axis=1与第一个示例中的行相关，而与第二个示例中的列相关吗？这是否回答了您的问题？因为IMHO，熊猫有不一致的api。

我正在使用一个数据框，其中column1是DateTime类型，其他所有列都是Float64，表示每小时的用水量。 该数据框跨越了2年的用水量，每天每小时记录一次，大致如下所示 Date | UserID1 | UserID2 | UserID3 | ... DateTime | Float64 | Float64 | Float64 | ... -----------------------------------------------

我有一个pyspark数据帧，我正在尝试对其执行groupby和聚合 我在熊猫及其工作区执行以下操作： new_df = new_df.groupBy('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'H', 'K', 'L', 'Cost1','Cost2','Cost3','Cost4','Cost5') new_df = new_df.agg({'Cost1':sum, 'Cost2':sum, 'Cost3':sum,'Cost4':

我的代码（仅示例） 我用朱庇特笔记本 在这种情况下，结果仅显示前20行 如何不显示20行，而是显示所有行？使用collect而不是show： print(bikedf.groupBy("Bike #") .agg(count("Trip ID").alias("number") .sort(desc("number")) .collect())

帮助朱莉娅·纽比 我加入了2个数据帧，需要选择缺少列的行。 下面从一列中提取，但我需要提取倍数。 我需要拉：md5和：md5_1和：md5_2。。。。这些都不见了 @where(bwjoinout_1_2, findall(x -> (ismissing(x)), :md5)) # works 这会将缺少：md5的行拉入 我在句法上受到了挑战 祝你平安 布莱恩·韦伯（Bryan Webb）我不确定我是否完全理解你想做什么，但这对你有用吗 julia> df = DataFrame

在比较两个数据帧（df1和df2）和类似的交易数据（1行=1笔交易）时，我感到绝望。 我想要实现的是检查，来自df1的哪些交易不存在于df2 et contra中。我想比较基于多列[Type，Power，Price]的数据帧，同时输入其他列[Del] 我的问题出现在有多行在[Type，Power，Price]方面是相等的，但在dataframe之间有不同数量的行时。在这种情况下，与外部联接合并没有帮助 DF1 DF2 我该怎么做

所以这张图的目的是找到各种工作点（在电气工程方面），我试图在一张图上显示数据。 因此，图形必须看起来像这样，除了必须有8或9条线相互相交。我已经尝试了几个小时，现在找到一种方法来添加多个水平轴，每个对应于每个不同的线，我想知道是否有一种方法可以做到这一点。谢谢每条线的刻度是否相同？它们是否都与同一垂直轴相关？另外，您能否至少提供部分数据，以便在计算机上进行复制和测试？

这里有一个问题，我正在标记数据帧的一列。在将标记化输出分配给列之前，它会在索引2处显示完美的标记化输出。但当我尝试将其分配给数据帧时。它只在dataframe的索引处分配数组的第一个元素，即50。谁能解释发生了什么事？或者我错在哪里 以下是标记数据帧列的方法 这是我正在计算的输出！ 请根据我们自己的经验，使您的代码尽可能重复 您的问题是希望将列表列表作为列分配给数据帧。下面是重现您的问题的代码 如果运行上面的代码，您将看到您尝试分配令牌列表的列只获取每个列表中的第一个令牌作为其值。就我个人而言

在Julia中，将数据帧中的值（比如99）替换为NA最优雅的方法是什么 我正在考虑使用迭代器浏览每一行并检查每一个值是否为99，等等。我想知道是否有更好的方法来做到这一点 using Taro Taro.init() tempdf =Taro.readxl("/path/to/xls/", "Sheet1", "A1:CW24983"; header=false) #Need one line command to replace all the 99s in the 24983 X 101 D

如何创建索引名不同于行的数据帧，并将值写入（索引，列）对 我在Python中使用pandas执行以下操作： import pandas as pd df = pd.DataFrame(index = ['Maria', 'John'], columns = ['consumption','age']) df.loc['Maria']['age'] = 52 我想在朱莉娅身上也这样做。我该怎么做？显示的数据帧与我想要构建的数据帧相似，但我不知道如何构建 也许正是您想要的。@DanGetz谢谢您

我想知道数据帧是否适合于一项任务，该任务涉及为每个记录存储不同数量的关键字。下面是一个最低限度的工作示例： using DataFrames, Query df = DataFrame() df[:Name] = ["Alice", "Arthur", "Bob", "Charlie"] df[:Diet] = [["apple", "orange", "onion"], [], ["banana", "onion",

我从实验中得到了5000×25的矩阵数据集，但由于几个实验条件，可能会有一些错误。因此，我使用for循环过滤错误数据，并与平均数据集进行比较 我做了一个for循环 def error_data_1(y_data1): error_data = pd.DataFrame() for j in (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25):

我有两个DF要合并： DF1-->包含库存 Plant Art_nr Tot A X 5 B Y 4 DF2--Z包含开放交付 Plant Art_nr Tot A X 1 C Z 3 我想获得一份DF3，其中对于每种植物和艺术品的组合： -如果DF1.Plant&Art_nr和DF2.Plant&Art_nr之间存在匹配，我将得到DF1和DF2之间的差异

我正在尝试将一些数据从长格式重新组织到宽格式 有很多人（MRN），每个人都做了不同次数的测序（seq_date），我想创建一个数据框，显示Val随时间的变化 我开始使用的数据帧如下所示： dat_data <- data.frame( MRN = c("012345", "012345", "012345", "012345", "012345", "012345"), seq_date = c("1-Aug-18", "27-Mar-19", "27-Mar-19", "27-M

我有两个理由： dataframe1 name1 500 name2 394 name3 344 ... name2000 300 dataframe2 name1 200 name2 194 name3 44 ... name2000 100 和一个空的2000X2000矩阵（empty.matrix） 我想用两个s之间的相关值来填充这个矩阵。因此df1中的第一个元素将与df2中的每个元素具有相关值。。。直到元素2000。我通过以下代码执行此操作： for (i in 1:2000) {

我和特拉米纳一起工作，我不知道如何安排我的情节。所以基本上我希望在绘图下面有一个图例，去掉x轴和y轴之间的空间。欢迎任何帮助 情节： 示例代码： seqdplot(Activities.seq, with.legend=FALSE) legend("bottom", legend=attr(Activities.seq, "labels"), fill=attr(Activities.seq, "cpal"), inset=-.1, bty="o", xpd=

以下是我正在使用的数据帧的一部分： A_PERSON, B_PERSON, MESSAGE_TIME SARAH, RON, 13:20 pm RON, TIM, 13:33 pm TIM, MARTHA, 13:45 pm RON, LARRY, 13:35 pm LARRY, JIM, 13:38 pm 我想创建一个图表，显示这些人之间发送的所有消息，箭头应该显示消息的时间 我试过这样的方法： load csv with headers from "file:\\df.csv" as r

这篇文章如下： 遗憾的是，我的最小示例有点太小了，我无法在我的数据上使用它 这是一个完整的案例示例，我所拥有的是： data have; input group1 group2 group3 $ value; datalines; 1 A X 2 1 A X 4 1 A Y 1 1 A Y 3 1 B Z 2 1 B Z 1 1 C Y 1 1 C Y 6 1 C Z 7 2 A Z 3 2 A Z 9 2 A Y 2 2 B X 8 2 B X 5 2 B X 5 2 B Z 7

我有一个包含年份，状态，以及组织类型。从1970年到2018年，共有6种（大约）类型的组织。我想按年份和组织将此数据框分开 我所拥有的一个例子： Year State Type 1970 AL A 1970 AK B ..... ..... 1975 OH D 我想要的是： 数据帧1 1970 AL A 1970 AK A 数据帧2 1971 AL A 1971 AK

我需要能够使用多列比较两个数据帧 pySpark尝试 # get PrimaryLookupAttributeValue values from reference table in a dictionary to compare them to df1. primaryAttributeValue_List = [ p.PrimaryLookupAttributeValue for p in AttributeLookup.select('PrimaryLookupAttributeVal

下面是我的表格数据文件的样子 P(days) growth 0 0.67150E+01 -0.11654E-02 1 0.47166E+01 -0.15529E-02 2 0.35861E+01 -0.12327E+00 3 0.28754E+01 -0.30987E+00 4 0.23721E+01 -0.48377E+00 5

考虑这个输入，我希望使用cname作为列名来透视val1和val2 wide = DataFrame(x = 1:12, a = 2:13, b = 3:14, val1 = randn(12), val2 = randn(12), cname = repeat(["c", "d"], inner =6) ) 12×6 DataFrame │ Row │ x

我有一个带有列date\u key和Datetype的数据框。问题是我想创建另一列，其中只包含yyyy-mm部分的date\u键，但仍保留日期类型。我尝试了（到日期（df[date\u key]，'YYYY-MM'），但不起作用。还尝试了date\u格式（df[date\u key]，'YYYY-MM'））但是结果是字符串而不是日期类型。有人能帮忙吗？非常感谢。我需要得到的结果格式是2020-09，之后没有日期或时间戳。您可以使用date\u trunc来降低时间戳的精度： df = spark

我想检查一个字符串（UPC）是否包含在另一个字符串（相同数据帧的另一个UPC）中。我的问题是有“相同”的UPC的副本，但是有更多的字符，所以标准函数没有帮助。当新产品与csv文件一起导入到系统时，UPC的最后一个字符应该被删除，但很明显，这并不总是这样。现在它产生了大量的重复。我正试图分离这些“复制品”，以便以后检查它们，只保留好的。我尝试了很多方法，但我最终承认我应该问。有没有关于如何循环和检查的建议 我之前曾考虑使用第二个数据帧，其中将有两列： 第1列：第一个UPC（长UPC中包含的最短UP

我使用colsplit将一个包含短语的字符列拆分为组成单词，每个单词对应一列。但是，对于下面的示例，它给出的是NAs而不是有效的单词 > p <- data.frame(Phrase = c("the last time i", "given the situation i")) > p Phrase 1 the last time i 2 given the situation i > colsplit(p$Phrase,

有谁能给我提供一个C#中数据帧压缩的工作示例吗？我在手术中有点迷路了。 谢谢 frame.Zip的Zip操作与更具文档化的F#API中的zipAlign操作是一样的，因此请查看中的zipAlign 给定帧df1： A 1 -> 1 2 -> 2 以及帧df2： A 2 -> 2 3 -> 3 当您调用df1.Zip（df2，（inta，intb）->a+b）时，您会得到： A 1 -> <miss

我试图根据（DataFrame表的）索引绘制A列中的值，但它不允许我这样做。怎么做 INDEX是来自数据帧的索引，而不是声明的变量 您只需要绘图列A，默认情况下，索引用于x，值用于y： 另一种解决方案是针对索引中的列，然后： 样本： Test=pd.DataFrame({'A':[3.0,4,5,10], 'B':[3.0,4,5,9]}) print (Test) A B 0 3.0 3.0 1 4.0 4.0 2 5.0 5.0 3 10.0 9.0

我有一个包含以下4列的数据框： 日期|代码|子类|销售 其中，最后一列的数据类型：sales为float 我只想对该列应用numpy log函数，下面就是我正在做的 import numpy as np from pyspark.sql.functions import udf log_func = udf(lambda x : np.log(x)) df.withColumn("sales",log_func(df['sales'])).show() 下面是我得到的错误： Py4JJav

我有一个简单的分类问题，我正试图通过使用keras的神经网络来解决这个问题。有一个大小为26000*17的数字数据集。但问题是，数据集中有很多缺失值（空值）。数据非常敏感，因此我既不能忽略所有包含空值的行，也不能用平均值、平均值或任何标准值替换数据中的空值。也存在不使用KNN插补替换缺失条目的限制。 处理此类数据集的最佳方法是什么 我不知道你的数据有多重要。顺便说一句，没有这样好的方法来处理丢失的值。当然，您必须通过查找平均值或平均值或任何标准数字（例如0）来处理它。KNN插补被认为是最好的方法

我在azure存储帐户中每天都会收到Blob，现在我想调整Blob中JSON的结构，并将它们输入azure data lake 我正在使用azure数据工厂和databricks 有人能告诉我怎么做吗？我已经将blob挂载到databricks，但是现在如何创建一个新的结构，然后进行映射

我想知道是否有更好的方法来查看Pyspark是否正在取得进展（在编写PL/sqldb时）。 当前，我在代码运行时看到的唯一输出是： 使用Spark的默认log4j配置文件：org/apache/Spark/log4j-defaults.properties 将默认日志级别设置为“警告”。 要调整日志记录级别，请使用sc.setLogLevel（newLevel）。对于SparkR，使用setLogLevel（newLevel）。 19/09/17 16:33:17警告JdbcUtils：请求的隔

我想在数据帧的一列中进行多重拆分。 例如： 我如何获得： s = ['Cras', 'mattis', 'MP', 'the', '69661', '69662', '69663', 'IS4567' ] 感谢您使用SparkSQL的内置函数和[Flatte（）需要spark 2.4.0+]： Apache Hive文档中的内容： 将自然语言文本字符串标记为单词和句子，其中每个句子在适当的句子边界处断开，并作为单词数组返回。“lang”和“locale”是可选参数。例如，句子（‘你好！你好吗？

假设我有以下数据帧： 年月价值 2019年1月100日 2019年1月200日 2019年3月400日 2019年3月100日 我每年都会做重点小组。（df.groupBy（）.pivot（）…） 年一月至三月 2019 300 500 但我还想复制一年中各个月的列，即使该月没有数据 这意味着我想 年一月二月三月四月五月六月七月八月九月十月十一月十二月 2019年300 500 00 谢谢有人有想法吗？有人有想法吗？

我有一个PySpark数据帧，如下所示： +----------+-----+ |account_no|types| +----------+-----+ | 1| K| | 1| A| | 1| S| | 2| M| | 2| D| | 2| S| | 3| S| | 3| S| | 4| M| |

我想比较（相等检查）df1中的列和df2[“Column_name”]中的行 我试着用连接来比较它们，例如 df1.show() +---------+ |Data_Type| +---------+ | string| | string| | int| +---------+ df2.show() +---------+ |Data_Type| +---------+ | string| | string| | int| +---------+ 但这不起作

我有一个文本文件如下 1234_4567_DigitalDoc_XRay-01.pdf 2345_5678_DigitalDoc_CTC-03.png 1234_5684_DigitalDoc_XRay-05.pdf 1234_3345_DigitalDoc_XRay-02.pdf import org.apache.spark.sql.functions.{col,split,regexp_extract} val data = spark.read.option("delimiter",

代码： 实际结果： 将删除具有空值的列。 我希望输出如Name3所示（预期为Columnt） 我认为，问题发生在加入表格之后 名称列在df2和df3中可用。 在加入之前，它们不包含空值 问题: 加入后；因为pyspark不删除公共列，所以我们有两个表中的name1列 我试着用空字符串来回复它；它不起作用，并抛出错误 如何在连接表后用空字符串替换空值 .withColumn("Name3",F.concat(F.trim(Name1), F.trim(Name2))) 试试这个- 它应该在pyt

在Julia DataFrame中，如何进行分组并使用下一行的值 例如： using DataFrames, DataFramesMeta df = DataFrame(grp=["one", "one", "two", "two", "three"], val=[1, 2, 3, 4, 5]) # Row │ grp val # │ String Int64 #────

我有两个数据帧：- df_1 = spark.createDataFrame([(1,3,4),(3,4,5),(8,9,10)],['rats','dogs','cats']) rats dogs cats 1 3 4 3 4 5 8 9 10 df_2 = spark.createDataFrame([(11,13),(13,14),(18,12)],['dogs','cats']) dogs cats 11 1

我需要了解如何将st.text\u input注入到dict中，并创建一个用于进一步预测的数据帧 import pandas as pd from tensorflow import keras predictor = ktrain.load_predictor('predictor') st.write("This is an application to calculate Employee Mental Fatigue Score") image = Image.op

下面是一个简单的数据帧： import numpy as np dd=pd.DataFrame(np.arange(35).reshape(7,5), columns=list('xyzwv')) dd['w']=list('AABBBCC') ，即： 现在我尝试以下代码 def func(x): print(x) return x dd.groupby('w').apply(func) 然后打印出： 我觉得出了问题，因为 正在打印两次 看起来同一组的func（）调用了

假设我有以下几点 a = DataFrame(x = [1,2,3,4], y = [10,20,30,40]) b = DataFrame(x = [1,2,3,4], y = [50,60,70,80]) 有没有一种方法可以通过一个额外的分类列来获取类似以下内容的[a；b] 8×3 DataFrames.DataFrame │ Row │ x │ y │ c │ ├─────┼───┼────┼───┤ │ 1 │ 1 │ 10 │ 1 │ │ 2 │ 2 │ 20 │ 1 │

我正试图从Julia 1.1中的Dict构建一个DataFrame。字典中的键是列名，值是向量，包含列应该具有的值。我想这会很简单 df = DataFrame() for (key,value) in datadict df[key] = value end 但这会抛出一个错误：LoadError:MethodError:没有与setindex匹配的方法！（：：数据帧，：：数组{String，1}，：：String）。我没有直接使用变量key，而是尝试传递一个符号：key作为列名，如df

我不熟悉使用数据框，并尝试按字段名按下面的数据框分组，希望获得列“high”的最大值行 Name date high low 0 20MICRONS 06-03-2020 31.55 27.45 1 AGRITECH 06-03-2020 33.2 30.2 2 20MICRONS 09-03-2020 30 26.85 3 AGRITECH 09-03-2020 30.45 26.4 4

我想在Pycharm中美化数据帧的打印输出 d = {'Carid ': [1, 2, 3], 'Carname': ['Mercedes-Benz', 'Audi', 'BMW'], 'model': ['S-Klasse AMG 63s', 'S6', 'X6 M-Power']} df = pd.DataFrame(data=d) # display(df.head()) print(df.head()) 如您所见，print（）输出不美观，display（）输出不工作。是否有任何选项

我试图实现的是将一个整数的火花df转换为连接每个后续元素的成对df，如下所示： [1, 7, 9, 10, 11] -> [(1, 7), (7, 9), (9, 10), (10, 11)] 我不知道有什么能让你这么做的。 也许有一些地图变化允许窥视下一个元素？或者使用RDD可能会允许这样的操作 在Scala Spark中，我将我的输入表示为： val input = Seq[Int](1, 7, 9, 10, 11) val inputRdd = spark.sparkContext