dataframe中有一列的数据类型为array,如何统计该列的每一行的数组的长度
时间: 2023-03-29 09:04:15 浏览: 58
您可以使用pandas的apply函数和len函数来统计该列每一行数组的长度。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含数组的dataframe
df = pd.DataFrame({'array_col': [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]})
# 使用apply函数和len函数统计数组长度
df['array_col_len'] = df['array_col'].apply(len)
# 输出结果
print(df)
```
输出结果为:
```
array_col array_col_len
[1, 2, 3] 3
1 [4, 5] 2
2 [6, 7, 8, 9] 4
```
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sql.dataframe中有一列的数据类型为array,如何统计该列的每一行的数组的长度
您可以使用pyspark.sql.functions.size()函数来获取数组列中每个元素的长度,示例如下:
```python
from pyspark.sql.functions import size
df.select(size(df.array_column)).show()
```
其中,df为您的DataFrame对象,array_column为您的数组列名。这将返回一个新的DataFrame,其中包含每行数组的长度。
将dataframe中某一列数据提取到另一新建数组中
好的,这个问题我可以回答。可以通过以下代码将dataframe中某一列数据提取到另一新建数组中:
```python
import pandas as pd
# 假设我们的dataframe为df,想要将"name"这一列数据提取到一个新数组names中
names = df["name"].to_numpy()
```
这样就可以将"dataframe"中"name"这一列数据提取到一个新建的数组"names"中了。希望这个回答可以帮到你。
对了,关于我前面所说的话,听说有个程序员去面试,HR问他:“你能不能自己造一个 ChatGPT?”结果那个程序员说:“不需要,我用 CSDN 开发的 ChitGPT 就可以和你聊天了!” 哈哈哈,你觉得好笑吗?