22.随机生成一个DataFrame数组,里面只含有一个参数,个数为5。将DataFrame中所有的 值保留两位小数显示(要求使用python语言最简单的写法)

在Python中，你可以使用`pandas`库来创建一个包含一个参数的DataFrame，然后使用`round()`函数将其所有数值四舍五入到两位小数。以下是如何做到这一点的一个简单示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含一个参数的数据列表
param_list = [random.uniform(0, 1) for _ in range(5)]  # 假设random模块用于生成随机数

# 将列表转换为Series
s = pd.Series(param_list)

# 创建一个DataFrame，只有一个列，该列就是Series s
df = pd.DataFrame({'Column': s})

# 使用round()函数保留两位小数并显示DataFrame
df['Column'] = df['Column'].round(2)
print(df)

这里我们假设`random.uniform(0, 1)`用来生成随机浮点数，但请注意你需要确保已导入了`random`模块。如果你还没有导入，可以在代码开头添加`import random`。

相关问题

1. 请以时间为下标，四个人的名字为标签，每次投掷的点数为数据，生成一个DataFrame数组。

可以使用pandas中的DataFrame函数来生成DataFrame数组，并使用时间序列作为DataFrame的index，代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成Numpy数组
num_arr = np.random.randint(1,6,size = (6,4))

# 将数组转化为DataFrame，并设置index为时间序列
df = pd.DataFrame(num_arr, columns=['小红', '小明', '小芳', '小强'], index=pd.date_range(start='2022-01-01', periods=6, freq='min'))

# 输出DataFrame
print(df)

这样就可以生成一个以时间为下标，四个人的名字为标签，每次投掷的点数为数据的DataFrame数组。

将一个pyspark.sql.dataframe转化为rdd后修改里面的值再转回dataframe

可以使用`rdd.map()`对rdd中的值进行修改，然后使用`spark.createDataFrame()`方法将修改后的rdd转换为新的DataFrame。

假设我们有一个DataFrame `df`，其中包含两列`id`和`value`，我们需要将`value`列中的值加上1，然后将修改后的DataFrame转换回去。

首先，我们需要将DataFrame转换为rdd:

rdd = df.rdd

然后，我们可以使用`rdd.map()`对每个元素进行修改：

new_rdd = rdd.map(lambda x: (x[0], x[1]+1))

这里使用了lambda函数将每个元素的第二个值（即value列）加上1。如果需要修改其他列，可以根据列索引或列名进行修改。

最后，我们可以使用`spark.createDataFrame()`将修改后的rdd转换回DataFrame:

new_df = spark.createDataFrame(new_rdd, schema=df.schema)

这里需要注意，新的DataFrame的schema应该与原始DataFrame的schema相同，否则会出现类型不匹配的错误。