我们是否可以动态检索pyspark dataframe中更新列的前一行的值
是的，我们可以动态检索pyspark dataframe中更新列的前一行的值。
在pyspark中，可以使用窗口函数和lag函数来实现这个功能。窗口函数用于在数据集的特定窗口上执行聚合操作，而lag函数用于获取指定列的前一行的值。
下面是一个示例代码，演示如何使用窗口函数和lag函数来检索pyspark dataframe中更新列的前一行的值：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import lag
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据
data = [("A", 1), ("B", 2), ("C", 3), ("D", 4), ("E", 5)]
df = spark.createDataFrame(data, ["col1", "col2"])
# 创建窗口规范
windowSpec = Window.orderBy("col2")
# 使用lag函数获取前一行的值
df = df.withColumn("previous_value", lag("col2").over(windowSpec))
# 显示结果
df.show()运行以上代码，将会输出如下结果：
+----+----+--------------+
|col1|col2|previous_value|
+----+----+--------------+
| A| 1| null|
| B| 2| 1|
| C| 3| 2|
| D| 4| 3|
| E| 5| 4|
+----+----+--------------+在这个示例中，我们创建了一个包含两列的DataFrame，然后使用窗口函数和lag函数来添加了一个名为"previous_value"的新列，该列包含了"col2"列的前一行的值。
这个功能在许多场景中都很有用，比如计算列与前一行的差异、计算列与前一行的百分比变化等。
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希望以上信息能够满足您的需求，如果还有其他问题，请随时提问。
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我刚接触pyspark，我想在pyspark dataframe列中动态地用数字替换名称，因为我的dataframe中有超过500,000个名称。如何继续？
----------
| Name |
----------
| nameone|
----------
| nametwo|
----------
应该变成
--------
| Name |
--------
| 1 |
--------
| 2 |
--------
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我正在尝试理解DataFrame列类型。当然，DataFrame不是一个物化的对象，它只是一组Spark的指令，将来要转换成代码。但我认为，这个类型列表代表了在执行操作时JVM中可能出现的对象类型。
import pyspark
import pyspark.sql.types as T
import pyspark.sql.functions as F
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d = {}
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d['old_DenseVector'] =
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Input_pyspark_dataframe:
id name collection student.1.price student.2.price student.3.price
111 aaa 1 100 999 232
222 bbb 2 200 888 656
333 ccc 1 300 777 454
444 dd
浏览 0提问于2020-08-20得票数 0
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我不知道该怎么做。任何帮助都将不胜感激。
浏览 10提问于2019-08-05得票数 0
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from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import BooleanType
def get_dtype(dataframe,colname):
return [dtype for name, dtype in dataframe.dtypes if name == colname][0]
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return [x for x in dataframe.columns if ge
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myRdd = [[1, 'a', {'a':[1, 2]}],
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columnNames = ['sl', 'name', 'params']
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浏览 14提问于2020-06-19得票数 0
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我目前正在处理一些相当复杂的json文件，我应该将它们转换并写入增量表。问题是，当涉及到列的数据类型时，每个文件都有细微的差异。有人能给我解释一下检索嵌套结构列的数据类型的一般方法吗？在互联网上，我只能找到如何对它们做选择：https://sparkbyexamples.com/pyspark/pyspark-select-nested-struct-columns/ 如果我有这样的格式： ? 我怎样才能获得数据类型，比如说，姓氏？ 编辑: Json文件当然已经写在dataframe中，我的问题是如何查询dataframe以检索数据类型 非常感谢!
浏览 42提问于2021-10-22得票数 0
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我有这样一个DataFrame (但要大得多)：
id start end
0 10 20
1 11 13
2 14 18
3 22 30
4 25 27
5 28 31
我试图在PySpark中有效地合并重叠间隔，同时保存在新列‘in’中，其中的间隔被合并了，这样看起来如下所示：
start end ids
10 20 [0,1,2]
22 31 [3,4,5]
可视化：
发自：
至：
我可以在不使用udf的情况下这样
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动态地在多个列上操作
、、、
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例如，获取新列(如sum('a1') as 'total_a1' , ... sum('a99') as 'total_a99' )。
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来源于火花放电：
列"property_type“的值为null，但实际的dataframe有一些值而不是null。
CSV文件：
不过，在小数据集上运行得很好。即
浏览 5提问于2022-02-16得票数 0
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1回答
我正在处理一个pyspark dataframe，并尝试查看是否有一种方法可以提取spark dataframe中第一个非零元素的索引。我自己添加了索引列，因为pyspark不支持它，而不是pandas。
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我有一个大型csv文件(>9600万行)和七列。我想对其中一个列进行模糊搜索，并检索与输入字符串相似程度最高的记录。这个文件是由spark管理的，我通过pyspark将它加载到一些dataframe中。现在，我想使用像fuzzywuzzy这样的方法来提取与最佳匹配的行。
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process.extract("appel", df.select(df['lowercase']), limit=10)
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浏览 9提问于2022-09-27得票数 0
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我有一张火花放电数据。我能够通过persons.toDF()将动态数据转换为触发数据。我想把火花数据再一次转换回pyspark.I中的dataframe，我想将我的列转换为Time戳，然后再将它转换为dataframe到resolveChoices。请帮帮我
浏览 2提问于2019-09-24得票数 2
5回答
我正在开发一个包含n列的PySpark DataFrame。我有一组m列(m < n)，我的任务是选择其中包含最大值的列。
例如：
输入: PySpark DataFrame，包含：
col_1 = [1,2,3], col_2 = [2,1,4], col_3 = [3,2,5]
输出：
col_4 = max(col1, col_2, col_3) = [3,2,5]
正如问题中所解释的那样，熊猫身上也有类似的东西。
在PySpark中是否存在这样的方法，或者我是否应该将PySpark df转换为Pandas，然后执行这些操作？
浏览 7提问于2016-06-07得票数 29
回答已采纳
我试图在PySpark中的dataframe PySpark中添加一个列。
我试过的密码：
import pyspark.sql.functions as F
df1 = df1.withColumn("empty_column", F.lit(None))
但我知道这个错误：
pyspark.sql.utils.AnalysisException: Parquet数据源不支持空数据类型。
有人能帮我吗？
浏览 23提问于2022-10-18得票数 3
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1回答
我必须比较两个数据格式，以找出基于一个或多个关键字段的列差异，在最高效的性能方法中使用pyspark，因为我必须处理巨大的数据格式。
我已经构建了一个使用散列匹配来比较两个数据流的解决方案，没有像data_compare.df_subtract(self.df_db1_hash,self.df_db2_hash)这样的键字段匹配，但是如果我想使用密钥字段匹配，情况就不一样了。
注意:我已经提供了预期的数据样本。实际需求是与DataFrame 2在任何列中的任何不同之处，应该在输出/预期数据中检索。
DataFrame 1:
+------+---------+--------+-------
浏览 0提问于2018-03-03得票数 0
我有一个包含'people‘和'timestamp’列的PySpark DataFrame (加上其他与问题无关的列)。解释是用户在那个时候做了一些事情。
我想对“人物”的所有行进行分组，其中“时间戳”的差异不超过“阈值”值(例如5分钟)。
你知道我如何在PySpark中实现这一点吗？最好是以DataFrame作为结果？
感谢你的想法！
浏览 35提问于2018-08-30得票数 0
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1回答
删除pyspark中的嵌套列
、、、、
我有一个包含一列结果的pyspark数据帧。在结果列中，我想删除列"Attributes“。dataframe的模式是：(在结果中有更多的列，但为了方便起见，我没有显示它们，因为模式很大) |-- results: struct (nullable = true)
| |-- l: array (nullable = true)
| | |-- element: struct (containsNull = true)
| | | |-- m: struct (nullable = true)
| | | | |-
浏览 20提问于2020-06-15得票数 0
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2回答
从列表中添加列的pySpark
、、、、
我有一个数据文件名，并希望根据列表中的值向它添加列。
我的值列表将从3-50个值变化。我是pySpark新手，我试图将这些值作为新列(空)附加到我的df中。
我看到了关于如何将一列添加到dataframe中的推荐代码，而不是从列表中添加多列的代码。
mylist = ['ConformedLeaseRecoveryTypeId', 'ConformedLeaseStatusId', 'ConformedLeaseTypeId', 'ConformedLeaseRecoveryTypeName', 'ConformedLea
浏览 2提问于2020-05-12得票数 1
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我正试图在我的数据集上运行PySpark中的PySpark算法。
from pyspark.ml.fpm import FPGrowth
fpGrowth = FPGrowth(itemsCol="name", minSupport=0.5,minConfidence=0.6)
model = fpGrowth.fit(df)
我得到了以下错误：
An error occurred while calling o2139.fit.
: java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: The input
col
浏览 0提问于2018-04-05得票数 2
回答已采纳
有没有办法用pyspark 2.1.0创建/填充列，其中列的名称是另一个列的值？我尝试了以下几种方法
def createNewColumnsFromValues(dataFrame, colName, targetColName):
"""
Set value of column colName to targetColName's value
"""
cols = dataFrame.columns
#df = dataFrame.withColumn(f.col(colName), f.col(targetCol
浏览 0提问于2018-09-13得票数 1
2回答
我有一个使用以下命令创建的pyspark.sql.dataframe.DataFrame实例
dataframe = sqlContext.sql("select * from table").
其中一列是“arrival_date”，其中包含一个字符串。
如何修改此列，使其只取其中的前4个字符，并丢弃其余的字符？
如何将此列的类型从字符串转换为日期？
在graphlab.SFrame中，这将是：
dataframe['column_name'] = dataframe['column_name'].apply(lambda x: x[:4] )
浏览 0提问于2016-08-20得票数 4
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5回答
查看新的spark API，还不清楚是否有可能修改DataFrame列。
如何更改数据文件的行x列y中的值？
在pandas中，这将是：
df.ix[x,y] = new_value
编辑：合并下面所说的内容，您不能修改现有的数据格式，因为它是不可变的，但是您可以返回一个新的数据格式，并进行所需的修改。
如果只想根据条件替换列中的值，如np.where
from pyspark.sql import functions as F
update_func = (F.when(F.col('update_col') == replace_val, new_value)
浏览 12提问于2015-03-17得票数 95
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oracle中使用pyspark检索时的列数据类型为NUMBER的数据库将转换为float。例如：ID列-数据类型编号在检索时具有值111该值显示为111.000000 列名是动态的，我不想通过硬编码来转换它。oracle中的数据是否可以按其在数据库中的显示方式进行检索。 我不想在后面加上零。
浏览 28提问于2019-03-04得票数 0
3回答
我来自R和到PySpark，因为它的出色的火花处理，我正在努力从一个上下文映射到另一个特定的概念。
尤其是，假设我拥有如下数据集
x | y
--+--
a | 5
a | 8
a | 7
b | 1
我希望添加一个列，其中包含每个x值的行数，如下所示：
x | y | n
--+---+---
a | 5 | 3
a | 8 | 3
a | 7 | 3
b | 1 | 1
在dplyr中，我只想说：
import(tidyverse)
df <- read_csv("...")
df %>%
group_by(x) %>%
mutate(n
浏览 0提问于2018-02-14得票数 37
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如何打印具有行和列列表的pyspark.resultiterable.ResultIterable对象的内容？
有内置的功能吗？
我想要像dataframe.show()这样的东西
浏览 5提问于2016-10-14得票数 2
回答已采纳
2回答
我希望在一个列上分组一个dataframe，然后在所有列上应用一个聚合函数。
例如，我有一个带有10列的df。我希望对第一列"1“进行分组，然后对其余的所有列(都是数字列)应用一个聚合函数'sum‘。
它的R等价值是summarise_all。在R.
df = df%>%group_by(column_one)%>%summarise_all(funs(sum))
我不想手动在pyspark中的聚合命令中输入列，因为dataframe中的列数将是动态的。
浏览 1提问于2019-05-22得票数 4
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在PySpark中，我试图清理一个数据集。一些列的值中有不需要的字符(=“")。我将dataset作为一个DataFrame读取，并且我已经创建了一个用户定义的函数，它可以成功地删除字符，但是现在我很难编写一个脚本来识别我需要在哪些列上执行UserDefinedFunction。假设列总是包含类似的条目，我只使用数据集的最后一行。
DataFrame (df)：
id value1 value2 value3
="100010" 10 20 ="30"
在Python中，以下工作：
columns_
浏览 0提问于2018-09-24得票数 1
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我正在查找数据中所有列的“模式”，并将它们存储在列表中。计算每个列的我的模式的代码：
from pyspark.sql.functions import *
#calculating mode value
mode_val = []
for i in df_num.columns :
cnts = df_num.groupBy(i).count()
mode = cnts.join(
cnts.agg(max("count").alias("max_")), col("count") == col(&#
浏览 0提问于2018-04-03得票数 2
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我希望按一列分组，然后找到另一列的最大值。最后，显示基于此条件的所有列。然而，当我使用我的代码时，它只显示2列，而不是所有列。
# Normal way of creating dataframe in pyspark
sdataframe_temp = spark.createDataFrame([
(2,2,'0-2'),
(2,23,'22-24')],
['a', 'b', 'c']
)
sdataframe_temp2 = spark.createDataFrame([
浏览 0提问于2020-01-19得票数 0
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2回答
我有一个dataframe值为false、true或null。我想创建两个dataframes，1)只使用True列名，2)只使用假列名。我最初的想法是创建两个dataframes (因为它们稍后将被附加到一个更大的数据集中)，或者我还考虑将适当的列名转换为一个列表，然后将列表名称转换为列名。
我是pySpark新手，我想知道如何在不硬编码任何列名(我有几百列)的情况下做到这一点，我知道我不能遍历行，因为这样做会违背pySpark的目的。
每一列将只有一个boolen -一个T或F，因此每列多个空。我尝试使用.filter，但它只过滤了一列，它实际上打印了其他所有列，而不是F列。
df.fil
浏览 3提问于2020-05-07得票数 1
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2回答
我目前正致力于一个闪闪发光的水应用程序，我是一个完全初学者的火花和h2o。
我想做的是：
加载输入文本文件
创建word2vec模型
使用列word和列向量创建数据格式
将数据作为h2o的输入
通过创建模型，我得到了一个映射，但我不知道如何创建它的数据。输出应该如下所示：
word 向量
断言: 0.3，0.4.
感觉到0.6，0.2.诸若此类。
到目前为止，这是我的代码：
from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.feature import Word2Vec
from pysparkling import
浏览 4提问于2016-06-28得票数 2
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2回答
尝试从DataFrame获取值时出现问题
我在Databricks中使用pyspark，我尝试将行数作为一个值来进行一些计算
我做了什么：
f=sqlContext.sql('SELECT COUNT(*) AS COUNTF FROM SOOMLA')
#It´s a dataframe
现在我想将这个数字作为一个值放到DataFrame中进行计算，我已经尝试过了：
f['COUNTF'].iloc[0]
但是我得到了：
Out[158]: Column<b'COUNTF[iloc][0]'>
我怎样才能得到这个439016392的
浏览 1提问于2019-05-29得票数 0
1回答
我正在使用spark版本2.3，并试图将spark中的蜂巢表读取为：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
df = spark.table("emp.emptable")
在这里，我添加了一个新列，其中包含了从system到现有的dataframe的当前日期
import pyspark.sql.functions as F
newdf = df.withColumn('LOAD_DATE', F.current_date())
现在面临一个问题，当我试
浏览 0提问于2018-12-06得票数 2
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我有一个用例来映射基于条件的pyspark列的元素。通过这个文档，我找不到一个函数来执行映射函数。
因此，尝试使用pyspark映射函数，但无法将pyspark列转换为dataFrame
注意:我之所以使用pyspark列，是因为我从我使用的库(远大期望)中获得了它的输入。
@column_condition_partial(engine=SparkDFExecutionEngine)
def _spark(cls, column, ts_formats, **kwargs):
return column.isin([3])
# need to replace the abov
浏览 4提问于2021-11-19得票数 0
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1回答
动态填充中的列名
、、、
我正在开发一个动态脚本，它可以join任何给定的pyspark。问题是文件中的列名会发生变化&连接条件的数目可能会有所不同。我可以在一个循环中处理这个问题，但是我使用一个变量名执行连接，它失败了。
(我的目的是根据文件结构和联接条件动态填充a和b或更多列)
b="incrementalFile.Id1"
a="existingFile.Id"
unChangedRecords = existingFile.join(incrementalFile,(a==b),"left")
回溯(最近一次调用)：文件""，第1行，在
浏览 2提问于2018-02-24得票数 0
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我正试着在熊猫里做运动。
我有两张数据。如果比较成功，我需要比较两个dataframe之间的几个列，并更改第一个dataframe中一个列的值。
Dataframe 1：
Article Country Colour Buy
Pants Germany Red 0
Pull Poland Blue 0
最初，我所有的文章都将标志'Buy‘设置为零。我有dataframe 2，它看起来是：
Article Origin Colour
Pull Poland Blue
Dres
浏览 3提问于2019-09-23得票数 0
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2回答
假设我们有一个dataframe：
import pandas as pd
data = {'text':['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'], 'values':[1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
df
在这个DataFrame中，如何过滤values=0
浏览 2提问于2022-07-04得票数 1
回答已采纳
在PySpark中，我们不能使用传统的熊猫或R风格的符号来根据DataFrame中的旧列来制作新的列。例如，假设我试图连接两列：
import pyspark.sql.functions as F
df['newcol'] = F.concat(df['col_1'], df['col_2'])
结果：
TypeError: 'DataFrame' object does not support item assignment
相反，这样做的实现方法是
df = df.withColumn('newcol', F.
浏览 1提问于2016-07-28得票数 1
回答已采纳
在从dataframe中选择一些列的查询中，我有一个列类型: map，它有多个属性。我试图从该列中只选择几个属性，但这向我返回了一个错误，因为一些属性包含特殊字符，如'-‘，该列的其他属性工作正常
示例：
sqlContext.sql("select colA, colB.attribute1 from schema.table")
但是，如果我选择了一个包含-的属性，它将失败
sqlContext.sql("select colA, colB.4-TRANSPORT from schema.table")
=>失败
18/08/29 15:21:
浏览 0提问于2018-08-29得票数 1
在PySpark中有没有一种方法可以同时分解所有列中的数组/列表，并将分解后的数据分别合并/压缩到行中？
根据其他因素，列数可以是动态的。
从dataframe
|col1 |col2 |col3 |
|[a,b,c]|[d,e,f]|[g,h,i]|
|[j,k,l]|[m,n,o]|[p,q,r]|
到dataframe
|col1|col2|col3|
|a |d |g |
|b |e |h |
|c |f |i |
|j |m |p |
|k |n |q |
|l |o |r |
浏览 17提问于2018-02-27得票数 1
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这个问题在这里已经有答案了 ： 在Pyspark Dataframe中修剪 (3个答案) 3天前就关门了。 对于此数据帧:如何修剪循环中每列的所有前导空格和尾随空格？ df = spark.createDataFrame(
[
(' a', '10 ', ' b '), # create your data here, be consistent in the types.
],
['col1', 'col2','col3'
浏览 19提问于2021-02-26得票数 0
回答已采纳
我试图让pyspark.sql.functions.count()函数或pyspark.sql.functions.count_distinct()函数在计算列中不同元素的数量时考虑null值。
让我给出以下可重复的示例，为此我需要创建一个数据集：
# Dataframe Creation
df = spark.createDataFrame([(1,"arun","engineering",20000),\
(2,"manoj","finance",25000),\
浏览 12提问于2022-06-07得票数 0
我继承了一个修改pyspark dataframe中一些字符串的程序。其中一个步骤涉及从字符串中的一些单词中删除双/三/等字母，以及一个额外的例外列表，即使它们有重复的字母也会保持不变。目前，这是通过将dataframe转换为具有udf的pandas，然后在读回pyspark之前对生成的pandas dataframe中的字符串应用自定义函数来完成的。不幸的是，对需求的更改意味着代码在任何情况下都不能使用pandas udf或映射到rdd。我需要直接在pyspark中执行相同的函数。 连续字符删除函数逐字读取字符串，检查单词是否在例外列表中，如果不在例外列表中，则逐个字符移动，将其与前一个字
浏览 7提问于2021-03-15得票数 0
回答已采纳
我试图使用pyspark.pandas API在数据库上构造数据的共生矩阵。
我试着用这个方法构造矩阵。
该代码在熊猫中运行良好，但在使用pyspark.pandas时出现了错误。
coocc = psdf.T.dot(psdf)
coocc
我得到了这个错误
TypeError: Unsupported type DataFrame
我查过医生了。
pyspark.pandas.DataFrame.dot()
以串联作为输入。
我尝试使用psdf.squeeze()将dataframe转换为系列化，但它并不将dataframe转换为串联，因为我的dataframe有多个列。
有没有办法将py
浏览 8提问于2022-10-14得票数 0
回答已采纳
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