column_name = [] unique_value = [] for col in cat_columns: #print(col, data[col].nunique()) column_name.append(col) unique_value.append(data[col].nunique())
时间: 2023-05-12 22:06:18 浏览: 65
这是一个Python代码片段,用于遍历一个包含分类列的数据集,并将每个分类列的唯一值存储在一个列表中。具体来说,代码创建了两个空列表column_name和unique_value,然后使用for循环遍历cat_columns中的每个列。在循环中,代码将当前列的名称添加到column_name列表中,并使用pandas库中的unique()函数获取该列的唯一值,并将其添加到unique_value列表中。最终,代码将返回两个列表,其中column_name包含所有分类列的名称,unique_value包含每个分类列的唯一值。
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column_idxs = [self.data.columns.get_loc(col) for col in self.conditions]什么意思
这行代码是将self.conditions列表中每个元素在self.data.columns中对应的索引位置存储在column_idxs列表中。具体来说,self.data.columns是一个包含所有列名的pandas Index对象,get_loc()方法可以返回指定列名在Index中的位置,因此该行代码相当于对self.conditions中的每个列名,获取其在self.data中的列索引位置,并将这些位置存储在column_idxs列表中。
key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns]
这段代码中,`F.col()` 函数是 PySpark 中用于获取 DataFrame 列的函数。`column_name` 是一个字符串,代表 DataFrame 中的一列名。这里使用列表生成式,遍历 `self.config.deduplication_key_columns` 列表,将其每个元素作为参数传递给 `F.col()` 函数,并将其返回的结果作为新列表的一个元素。因此,`key_columns` 列表中存储的是 `self.config.deduplication_key_columns` 列表中每个列名所对应的 DataFrame 列。这个列表是为了在 DataFrame 中进行去重操作时,指定需要去重的列。