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Python pyspark DataFrame.cummax用法及代码示例


本文简要介绍 pyspark.pandas.DataFrame.cummax 的用法。

用法:

DataFrame.cummax(skipna: bool = True) → FrameLike

返回 DataFrame 或系列轴上的累积最大值。

返回包含累积最大值的相同大小的 DataFrame 或系列。

注意

cummax 的当前实现使用 Spark 的 Window 而不指定分区规范。这会导致将所有数据移动到单个机器中的单个分区中，并可能导致严重的性能下降。避免对非常大的数据集使用此方法。

参数：

skipna：布尔值，默认 True

排除 NA/空值。如果整行/列为 NA，则结果将为 NA。

返回：

DataFrame 或系列

例子：

>>> df = ps.DataFrame([[2.0, 1.0], [3.0, None], [1.0, 0.0]], columns=list('AB'))
>>> df
     A    B
0  2.0  1.0
1  3.0  NaN
2  1.0  0.0

默认情况下，遍历行并在每列中找到最大值。

>>> df.cummax()
     A    B
0  2.0  1.0
1  3.0  NaN
2  3.0  1.0

它在系列中的工作方式相同。

>>> df.B.cummax()
0    1.0
1    NaN
2    1.0
Name: B, dtype: float64

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.DataFrame.cummax。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。