transform 常用func
时间: 2023-03-20 14:01:57 浏览: 99
"transform" 是一个通用的词汇,其在不同的上下文中可能具有不同的含义和用法。以下是 "transform" 常用的几种函数及其作用:
1. map() 函数:将一个序列的每个元素通过某个函数进行转换,返回一个新的序列。
2. apply() 函数:将一个函数应用于 Pandas DataFrame 中的每行或每列,并返回一个新的 DataFrame。
3. transform() 函数:将一个函数应用于 Pandas DataFrame 中的每个元素,并返回一个新的 DataFrame。
4. reshape() 函数:将一个 Numpy 数组转换成另一种形状,如从一维数组变成二维数组等。
5. encode() 函数:将一个文本或数据进行编码,使其能够在计算机中进行存储和处理。
6. normalize() 函数:将一个向量或矩阵进行标准化处理,使其符合一定的统计规律,如均值为 0,方差为 1 等。
7. filter() 函数:根据某个条件筛选出一个序列中的部分元素,返回一个新的序列。
相关问题
spark里的RDD transform算子有多少个
Spark中的RDD Transform算子有很多,以下是一些常用的Transform算子:
1. map(func)
2. filter(func)
3. flatMap(func)
4. mapPartitions(func)
5. union(otherRDD)
6. distinct()
7. groupByKey()
8. reduceByKey(func)
9. sortByKey()
10. join(otherRDD)
11. cogroup(otherRDD)
12. cartesian(otherRDD)
13. sample(withReplacement, fraction, seed)
还有一些其他的Transform算子,如repartition()、coalesce()、zip()、zipWithIndex()等,具体可以参考Spark官方文档。
pd.groupby()所有的函数
pd.groupby()函数用于对DataFrame对象进行分组操作。下面是一些常用的groupby函数:
1. agg(func): 对每个分组应用一个或多个聚合函数。func可以是内置的聚合函数(如'mean'、'sum'、'count'等),也可以是自定义的函数。
2. apply(func): 对每个分组应用一个自定义函数。
3. get_group(name): 获取指定分组的数据。
4. size(): 返回每个分组的大小。
5. transform(func): 对每个分组应用一个函数,并返回与原始DataFrame相同形状的结果,但索引与原始DataFrame保持一致。
6. sum(): 对每个分组中的数值列执行求和操作。
7. mean(): 对每个分组中的数值列计算均值。
8. max(): 对每个分组中的数值列找到最大值。
9. min(): 对每个分组中的数值列找到最小值。
10. count(): 对每个分组中的非缺失值进行计数。
11. first(): 对每个分组中的数值列找到第一个非缺失值。
12. last(): 对每个分组中的数值列找到最后一个非缺失值。
这只是一些常用的groupby函数,还有其他更多的函数可用于处理不同的需求。你可以根据具体情况选择适合的函数来使用。
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