解释一下：def transform(input :Data[DataFrame]):Data[DataFrame] = { val df :ObjerctRef[DataFrame] = ObjectRef.create(input.get())

时间: 2024-06-11 07:08:53 浏览: 70
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pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例

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这段代码是一个Scala函数，输入参数为Data类型的DataFrame，返回值也是Data类型的DataFrame。 函数内部首先创建了一个ObjectRef类型的df对象，并将输入参数中的DataFrame对象赋值给它。 ObjectRef是一个Scala类，可以存储任何类型的对象，并提供了一些操作这些对象的方法，比如get()方法可以获取存储的对象。 这段代码的目的是将输入参数中的DataFrame对象存储到ObjectRef对象中，以便后续对DataFrame对象进行操作和传递。
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1、将一个字典输入： 该字典必须满足：value是一个list类型的元素，且每一个key对应的value长度都相同： （以该字典的key为columns） >>> import pandas as pd >>> a = [1,2,3,4,5] ...>>> df = pd.DataFrame([a
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def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) df2 = pd.concat([df, df1]) df2.to_csv("data.csv")

df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) # 读取原始数据 df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) # 生成新的数据 DataFrame df2 = pd.concat([df, df1]) # 合并两个 DataFrame df2.to_csv("data.csv") # 存储...

优化这段代码：override def load(dataFrame: DataFrame, delta: Boolean): DataFrame = { val dataFrameCache=dataFrame.repartition(col("TRANSACTION_TYPE_CODE")) logger.info(s"Method Load execution start and data count is " + dataFrame.count()) val rbkFactTableLists: Seq[RbkFactTableEntity] = rbkConfigUtil.getRbkFactTableList(rbkConfig) logger.info(s"Method rbkFactTableLists is " + rbkFactTableLists.size) val rbkMainFactTable = rbkConfigUtil.getRbkMainFactTable(rbkConfig) logger.info(s"Method rbkMainFactTable is " + rbkMainFactTable) val rbkUnionFactTableList =rbkConfigUtil.getRbkUnionFactTableList(rbkConfig) logger.info(s"Method rbkUnionFactTableList is " + rbkUnionFactTableList.size) loadRbkMainData( dataFrameCache,false , rbkMainFactTable ) for(rbkUnionTable<-rbkUnionFactTableList) { loadRbkUnionData( dataFrameCache,false , rbkUnionTable ) } for(rbkFactTable <- rbkFactTableLists){ loadRbkData(dataFrameCache, false ,rbkFactTable) } logger.info(s"Method Load execution end and data count is " + dataFrame.count()) dataFrameCache }

val dataFrameCache = dataFrame.repartition(col("TRANSACTION_TYPE_CODE")) val rbkFactTableLists: Seq[RbkFactTableEntity] = rbkConfigUtil.getRbkFactTableList(rbkConfig) val rbkMainFactTable = ...

def transform(self, df: DataFrame) -> DataFrame: """ add audit col to dataframe :param df: :return: """ param_dict = { "job_id": self.config.job_id, "batch_id": self.config.batch_id, "data_source_name": self.config.data_source_name, "table_full_name": self.config.table_full_name, "audit_created_usr": "airflow_user", "audit_updated_usr": "airflow_user", "audit_src_sys_name": "SAP_X79_EDWS" } if "audit_created_usr" in df.columns: df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(df, param_dict) else: df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return df

这段代码实现了一个 DataFrame 数据的转换方法，主要是在 DataFrame 中添加了一列用于审计的信息。 具体来说，代码首先通过 self.config 中的信息生成了一个参数字典 param_dict，用于存储审计相关的信息，比如...

def get_all_file_info(cls, folder_id, df, ft): print(folder_id) cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_FoldersInfo: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_FilesInfo: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([pd.DataFrame(js_data_FilesInfo), df], axis=0) ft = pd.concat([pd.DataFrame(js_data_FoldersInfo), ft], axis=0) if not js_data_FoldersInfo: return df, ft for _folder_id in pd.DataFrame(js_data_FoldersInfo).FolderId: df, ft = cls.get_all_file_info(_folder_id, df, ft) return df, ft 优化这段代码

df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process = js_data_folders.copy() while folders_to_process: folder...
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def transform_dataframe(df, transformation): df_new = [] if transformation == "standard": for i in range(len(df.columns)-1): y = standard_rescale(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,...

修改下面代码，将dataframe的行索引也一起添加到Excel中import pandas as pd from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'], 'Age': [25, 28, 30], 'Gender': ['Male', 'Female', 'Male']} df = pd.DataFrame(data) wb = Workbook() ws = wb.active for row in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(row) wb.save('data.xlsx')

df = pd.DataFrame(data) # 创建Excel文件和工作表 wb = Workbook() ws = wb.active # 将索引列添加到DataFrame中 df_with_index = df.reset_index() # 将DataFrame写入Excel for row in dataframe_to_rows(df_...

# 读取原始csv文件 df = pd.read_csv('output.csv') # 创建新的DataFrame对象 new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [a]}) # 合并原始数据和新的数据 new_df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) # 将新的DataFrame对象写入新的csv文件 new_df.to_csv('new_file.csv', index=False)希望写入旧表格中怎么改

这里使用了pd.concat()函数将新的DataFrame对象new_data添加到原始DataFrame对象df中，ignore_index=True表示忽略原始DataFrame对象的索引，重新生成新的索引。 3. 最后，将修改后的DataFrame对象写入原始...

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df = pd.DataFrame(data) 是使用pandas库创建DataFrame的基本语法。在这个命令中： 1. pd 是pandas库的别名，它是Python数据分析库，用于操作大量表格数据。 2. DataFrame() 是pandas库中的一个核心函数，...

df = pd.DataFrame({"time_data": time_data})

具体来说，pd.DataFrame()函数用于创建一个新的DataFrame，括号内的字典{"time_data": time_data}表示将time_data作为新DataFrame的一列，这个新DataFrame只有一列，列名为"time_data"，行数与time_data中...

df = pd.DataFrame

df = pd.DataFrame是Pandas库中的一个函数，用于创建一个数据框（DataFrame）。数据框是一种二维的数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储和处理结构化数据。 在创建DataFrame时，可以传入不同类型的数据，如列表...

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Gradio的DataFrame()函数可以接受pandas.DataFrame，只需要将pandas.DataFrame对象传递给DataFrame()函数即可。下面是一个简单的示例代码： import gradio as gr import pandas as pd # 创建pandas.DataFrame...

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df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=None, columns=None) 其中，data 是要转换的字典对象，orient 参数可以指定如何解释字典中的数据。如果 orient='columns'，则字典的键将被视为 ...

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