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pyspark.pandas.DataFrame.reindex_like
的用法。用法:
DataFrame.reindex_like(other: pyspark.pandas.frame.DataFrame, copy: bool = True) → pyspark.pandas.frame.DataFrame
返回具有与其他对象匹配的索引的DataFrame。
使对象符合所有轴上的相同索引。将 NA/NaN 放置在前一个索引中没有值的位置。除非新索引等同于当前索引并且 copy=False,否则会生成一个新对象。
- other:DataFrame
它的行和列索引用于定义该对象的新索引。
- copy:布尔值,默认为真
返回一个新对象,即使传递的索引相同。
- DataFrame
DataFrame 每个轴上的索引都已更改。
参数:
返回:
注意:
和调用一样
.reindex(index=other.index, columns=other.columns,...)
.例子:
>>> df1 = ps.DataFrame([[24.3, 75.7, 'high'], ... [31, 87.8, 'high'], ... [22, 71.6, 'medium'], ... [35, 95, 'medium']], ... columns=['temp_celsius', 'temp_fahrenheit', ... 'windspeed'], ... index=pd.date_range(start='2014-02-12', ... end='2014-02-15', freq='D')) >>> df1 temp_celsius temp_fahrenheit windspeed 2014-02-12 24.3 75.7 high 2014-02-13 31.0 87.8 high 2014-02-14 22.0 71.6 medium 2014-02-15 35.0 95.0 medium
>>> df2 = ps.DataFrame([[28, 'low'], ... [30, 'low'], ... [35.1, 'medium']], ... columns=['temp_celsius', 'windspeed'], ... index=pd.DatetimeIndex(['2014-02-12', '2014-02-13', ... '2014-02-15'])) >>> df2 temp_celsius windspeed 2014-02-12 28.0 low 2014-02-13 30.0 low 2014-02-15 35.1 medium
>>> df2.reindex_like(df1).sort_index() temp_celsius temp_fahrenheit windspeed 2014-02-12 28.0 NaN low 2014-02-13 30.0 NaN low 2014-02-14 NaN NaN None 2014-02-15 35.1 NaN medium
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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.reindex_like。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。