df认识
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import pandas as pd #自己创建一个df df = pd.DataFrame({ ‘col1‘:[0,1,2], ‘col2‘:["zs",‘li‘,‘zl‘], ‘col3‘:[3.14,5.20,6.78] }, index=[‘index0‘,‘index1‘,‘index2‘]) print(df) print(type(df)) # 查看dataframe 属性 # print("df 的values: ",df.values) # 获取df的数组 # print("df 的values的类型: ",type(df.values)) # print("df 的index: ",df.index) # 获取行索引名称 # print("df 的columns: ",df.columns) # 获取列索引名称 # print("df 的size: ",df.size) # 获取元素个数 # print("df 的itemsize: ",df.itemsize) # df 没有这个属性 # print("df 的dtypes: ",df.dtypes) # 每一列的数据类型 # print("df 的shape: ",df.shape) # 获取df形状,以元组显示 # print("df 的ndim: ",df.ndim) # 获取df维度----df 是2维的 没有别的维度
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pandas GroupBy上的方法apply:一般性的“拆分-应用-合并”
spark关于join后有重复列的问题(org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference '*' is ambiguous)(代码片段