代码1 column_name df['comment'] 0 2万+ 1 50万+ 2 20万+ 3 5万+ 4 20万+ ... 1117 5000+ 1118 45 1119 500+ 1120 1万+ 1121 10万+ Name: comment, Length: 1087, dtype: object
时间: 2024-01-07 14:06:05 浏览: 26
根据您提供的代码和输出结果,可以看出 `df['comment']` 是一个包含了 `1087` 行数据的 pandas Series 对象。每一行的数据类型是 `object`,也就是 Python 中的字符串类型。这个 Series 对象的索引是从 `0` 到 `1086` 的整数,表示每一行数据的编号。
您可以使用 `print(df['comment'].values)` 查看该列数据的值,或者通过 `df['comment'].head()` 或 `df['comment'].tail()` 查看该列数据的前几行或后几行。例如:
```
# 查看该列数据的前5行
print(df['comment'].head())
# 查看该列数据的后5行
print(df['comment'].tail())
```
这将分别显示该列数据的前5行和后5行。
相关问题
t1.column1+t2.column2
如果你想在 HQL(Hive Query Language)中将 t1.column1 和 t2.column2 进行求和,你可以使用以下方式:
```sql
SELECT t1.column1 + t2.column2 AS sum_result
FROM table1 t1
LEFT JOIN table2 t2 ON t1.common_column = t2.common_column;
```
在上面的查询中,`table1` 和 `table2` 是你要进行 LEFT JOIN 的两个表。`common_column` 是两个表中共有的列,用于进行连接操作。`column1` 是 `table1` 中的列,`column2` 是 `table2` 中的列。
通过以上查询,你将得到一个结果集,其中包含 t1.column1 和 t2.column2 相加的求和结果,命名为 `sum_result`。
请注意,这只是一个示例查询,你需要根据实际情况修改表名和列名。
UPDATE table_name SET column_c = column_a + column_b;
这是一个 SQL 语句,用于更新表中的数据。它的作用是将表中每行的 column_c 列的值设置为 column_a 列的值与 column_b 列的值拼接后的结果。需要注意的是,这个语句中缺少了 SET 关键字,应该修改为:
```
UPDATE table_name SET column_c = CONCAT(column_a, column_b);
```
其中 CONCAT 是 MySQL 中用于字符串拼接的函数。