Python pyflink TableEnvironment.from_pandas用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 pyflink.table.TableEnvironment.from_pandas 的用法。

用法:

from_pandas(pdf, schema: Union[pyflink.table.types.RowType, List[str], Tuple[str], List[pyflink.table.types.DataType], Tuple[pyflink.table.types.DataType]] = None, splits_num: int = 1) → pyflink.table.table.Table

从 pandas DataFrame 创建一个表。

例子：

>>> pdf = pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 2))
# use the second parameter to specify custom field names
>>> table_env.from_pandas(pdf, ["a", "b"])
# use the second parameter to specify custom field types
>>> table_env.from_pandas(pdf, [DataTypes.DOUBLE(), DataTypes.DOUBLE()]))
# use the second parameter to specify custom table schema
>>> table_env.from_pandas(pdf,
...                       DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("a", DataTypes.DOUBLE()),
...                                      DataTypes.FIELD("b", DataTypes.DOUBLE())]))

参数：

• pdf- Pandas DataFrame 。

• schema- 转换后的表的架构。

• splits_num- 给定的 Pandas DataFrame 将被分割成的分割数。它决定了并行源任务的数量。如果未指定，将使用默认并行度。

返回：

结果表。

版本 1.11.0 中的新函数。