文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...导入基本python库： import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造： 　　1：直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典； dict...7 3 4 8 第二种：将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...6 7 8 data=data.T#转置之后得到想要的结果 data.rename(columns={0:'a',1:'b'},inplace=True)#注意这里0和1都不是字符串 print...参考资料：《利用Python进行数据分析》 在一个空的dataframe中插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

6.2K30
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    python下的Pandas中DataFrame基本操作，基本函数整理

    参考链接： Pandas DataFrame中的转换函数 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍...；columns: column labelsDataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵DataFrame.dtypes返回数据的类型DataFrame.ftypesReturn..., exclude])根据数据类型选取子数据框DataFrame.valuesNumpy的展示方式DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名DataFrame.ndim返回数据框的纬度DataFrame.size...时间序列    方法描述DataFrame.asfreq(freq[, method, how, …])将时间序列转换为特定的频次DataFrame.asof(where[, subset])The last...转换为其他格式    方法描述DataFrame.from_csv(path[, header, sep, …])Read CSV file (DEPRECATED, please use pandas.read_csv

    3.7K00

    python下的Pandas中DataFrame基本操作（一），基本函数整理

    pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角...: column labels DataFrame.as_matrix([columns]) 转换为矩阵 DataFrame.dtypes 返回数据的类型 DataFrame.ftypes Return...DataFrame.ndim 返回数据框的纬度 DataFrame.size 返回数据框元素的个数 DataFrame.shape 返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index...时间序列 方法 描述 DataFrame.asfreq(freq[, method, how, …]) 将时间序列转换为特定的频次 DataFrame.asof(where[, subset]) The...转换为其他格式 方法 描述 DataFrame.from_csv(path[, header, sep, …]) Read CSV file (DEPRECATED, please use pandas.read_csv

    12K80

    数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建

    本文的开头，咱们正式给该系列取个名字了，就叫数据分析EPHS系列，EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。...本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。 说到DataFrame，你一定会联想到Python Pandas中的DataFrame，你别说，还真有点相似。...比如，我们可以将如下的Seq转换为DF： def createDFByToDF(spark:SparkSession) = { import spark.implicits._ val...由于比较繁琐，所以感觉实际工作中基本没有用到过，大家了解一下就好。 3、通过文件直接创建DataFrame对象 我们介绍几种常见的通过文件创建DataFrame。...4、总结 今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。

    2.1K20

    我是一个DataFrame，来自Spark星球

    本文的开头，咱们正式给该系列取个名字了，就叫数据分析EPHS系列，EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。...本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。 说到DataFrame，你一定会联想到Python Pandas中的DataFrame，你别说，还真有点相似。...比如，我们可以将如下的Seq转换为DF： def createDFByToDF(spark:SparkSession) = { import spark.implicits._ val...由于比较繁琐，所以感觉实际工作中基本没有用到过，大家了解一下就好。 3、通过文件直接创建DataFrame对象 我们介绍几种常见的通过文件创建DataFrame。...4、总结 今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。

    2K20

    SparkR：数据科学家的新利器

    作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。...为了方便数据科学家使用Spark进行数据挖掘，社区持续往Spark中加入吸引数据科学家的各种特性，例如0.7.0版本中加入的python API （PySpark）；1.3版本中加入的DataFrame...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...Spark的DataFrame API是从R的 Data Frame数据类型和Python的pandas库借鉴而来，因而对于R用户而言，SparkR的DataFrame API是很自然的。...这种情况下，R Worker就不需要了。这是使用SparkR DataFrame API能获得和ScalaAPI近乎相同的性能的原因。

    5.1K20

    【数据科学家】SparkR：数据科学家的新利器

    作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。...为了方便数据科学家使用Spark进行数据挖掘，社区持续往Spark中加入吸引数据科学家的各种特性，例如0.7.0版本中加入的python API （PySpark）；1.3版本中加入的DataFrame...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...Spark的DataFrame API是从R的 Data Frame数据类型和Python的pandas库借鉴而来，因而对于R用户而言，SparkR的DataFrame API是很自然的。...这种情况下，R Worker就不需要了。这是使用SparkR DataFrame API能获得和ScalaAPI近乎相同的性能的原因。

    4.2K100

    想学spark但是没有集群也没有数据？没关系，我来教你白嫖一个！

    databricks 今天要介绍的平台叫做databricks，它是spark的创建者开发的统一分析平台。...单凭spark创建者这几个字大家应该就能体会到其中的分量，其中集成了Scala、Python和R语言的环境，可以让我们在线开发调用云端的spark集群进行计算。...说来惭愧我也是最近才知道这么一个平台（感谢sqd大佬的分享），不然的话也不用在本地配置spark的环境了。下面简单介绍一下databricks的配置过程，我不确定是否需要梯子，目测应该可以正常访问。...实验 接下来我们利用这个平台来进行一个spark sql的小实验，来实际体会一下databricks和spark sql的强大。...display(dbutils.fs.ls("/databricks-datasets")) 接着，我们用dataframe的api从路径当中生成dataframe： airports = spark.read.csv

    2K40

    什么是Apache Spark？这篇文章带你从零基础学起

    Apache Spark允许用户读取、转换、聚合数据，还可以轻松地训练和部署复杂的统计模型。Java、Scala、Python、R和SQL都可以访问 Spark API。...Apache Spark提供的很多库会让那些使用过Python的pandas或R语言的data.frame 或者data.tables的数据分析师、数据科学家或研究人员觉得熟悉。...Apache Spark可以方便地在本地笔记本电脑上运行，而且还可以轻松地在独立模式下通过YARN或Apache Mesos于本地集群或云中进行部署。...如果你熟悉Python的pandas或者R的data.frames，这是一个类似的概念。 DataFrame旨在使大型数据集的处理更加容易。它们允许开发人员对数据结构进行形式化，允许更高级的抽象。...与Java或者Scala相比，Python中的RDD是非常慢的，而DataFrame的引入则使性能在各种语言中都保持稳定。 4.

    1.7K60

    利用基因突变和K均值预测地区种群

    这是一篇关于西北基因组中心的Deborah Siegel和华盛顿大学联合Databricks的Denny Lee，就ADAM和Spark基因组变异分析方面的合作的专访。...-6-12-2_750.jpg] 下面的代码片段，通过使用Spark的CSV阅读器加载面板文件来，从而创建panelSpark DataFrame。...(sd => { (sd._1, clusters.predict(sd._2)) }) //转换为DataFrame更简单地查询数据 val predictDF = predictionRDD.toDF...笔记中包含用于创建Lightning-Viz可视化的Python代码。在下面的GIF动画中，可以看到代表三个种群的三个聚群（左上：2，右上：1，下：0）。...Timothy Danford’s 个人演讲(讨论Spark下的基因组学) 孟德尔基因组学中心揭示了上百种罕见病的基因组学基础 NIH基因组测序程序针对常见或罕见疾病的基因组学基础 1000个基因组计划

    2.3K100

    spark 2.0主要特性预览

    原始的英文版databricks的博客：https://databricks.com/blog/2016/05/11/apache-spark-2-0-technical-preview-easier-faster-and-smarter.html...DataFrame，它就是提供了一系列操作 API，与 RDD API 相比较，DataFrame 里操作的数据都是带有 Schema 信息，所以 DataFrame 里的所有操作是可以享受 Spark...但是 DataFrame 出来后发现有些情况下 RDD 可以表达的逻辑用 DataFrame 无法表达。...这就提出了 whole-stage code generation，即对物理执行的多次调用转换为代码 for 循环，类似 hard code 方式，减少中间执行的函数调用次数，当数据记录多时，这个调用次数是很大...mllib 里的计算用 DataFrame-based API 代替以前的 RDD 计算逻辑。 提供更多的分布式R 语言算法。

    1.9K90

    Spark（RDD,CSV）创建DataFrame方式

    spark将RDD转换为DataFrame 方法一（不推荐） spark将csv转换为DataFrame,可以先文件读取为RDD，然后再进行map操作，对每一行进行分割。...再将schema和rdd分割后的Rows回填，sparkSession创建的dataFrame val spark = SparkSession .builder() .appName...) df.show(3) 这里的RDD是通过读取文件创建的所以也可以看做是将RDD转换为DataFrame object HttpSchema { def parseLog(x:String...转换为RDD只需要将collect就好，df.collect RDD[row]类型，就可以按row取出 spark读取csv转化为DataFrame 方法一 val conf = new SparkConf...DataFrame 当然可以间接采用将csv直接转换为RDD然后再将RDD转换为DataFrame 2.方法二 // 读取数据并分割每个样本点的属性值 形成一个Array[String]类型的RDD

    1.8K10

    专业工程师看过来~ | RDD、DataFrame和DataSet的细致区别

    另一方面，Spark SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。...简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。...对于普通开发者而言，查询优化 器的意义在于，即便是经验并不丰富的程序员写出的次优的查询，也可以被尽量转换为高效的形式予以执行。.../cn/articles/2015-Review-Spark） [3] Introducing Spark Datasets（https://databricks.com/blog/2016/01/04.../introducing-apache-spark-datasets.html） [4] databricks example（https://docs.cloud.databricks.com/docs

    1.6K70

    2021年大数据Spark（二十三）：SparkSQL 概述

    为了更好的发展，Databricks在2014年7月1日Spark Summit上宣布终止对Shark的开发，将重点放到SparkSQL模块上。...文档：https://databricks.com/blog/2014/07/01/shark-spark-sql-hive-on-spark-and-the-future-of-sql-on-spark.html...1）、解决的问题 Spark SQL 执行计划和优化交给优化器 Catalyst； 内建了一套简单的SQL解析器，可以不使用HQL； 还引入和 DataFrame 这样的DSL API，完全可以不依赖任何...；  第二、抽象数据结构：DataFrame 将要处理的结构化数据封装在DataFrame中，来源Python数据分析库Pandas和R语言dataframe； DataFrame = RDD + Schema...： ​​​​​​​SparkSQL 特性 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，主要四个特性： 第一、易整合 可以使用Java、Scala、Python、R等语言的API操作

    1.4K20
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券