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Python pyspark DataFrame.rpow用法及代码示例


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

用法:

DataFrame.rpow(other: Any) → pyspark.pandas.frame.DataFrame

获取数据帧和其他元素的 index 幂(二元运算符**)。

等效于 other ** dataframe 。使用反向版本 pow 。

在灵活包装器(add、sub、mul、div)到算术运算符之间：+、-、*、/、// .

参数：

other：标量

任何单个数据

返回：

DataFrame

算术运算的结果。

例子：

>>> df = ps.DataFrame({'angles': [0, 3, 4],
...                    'degrees': [360, 180, 360]},
...                   index=['circle', 'triangle', 'rectangle'],
...                   columns=['angles', 'degrees'])
>>> df
           angles  degrees
circle          0      360
triangle        3      180
rectangle       4      360

添加一个带有返回相同结果的运算符版本的标量。还有反转版。

>>> df + 1
           angles  degrees
circle          1      361
triangle        4      181
rectangle       5      361
>>> df.add(1)
           angles  degrees
circle          1      361
triangle        4      181
rectangle       5      361
>>> df.add(df)
           angles  degrees
circle          0      720
triangle        6      360
rectangle       8      720
>>> df + df + df
           angles  degrees
circle          0     1080
triangle        9      540
rectangle      12     1080
>>> df.radd(1)
           angles  degrees
circle          1      361
triangle        4      181
rectangle       5      361

除法和真除以常数与反向版本。

>>> df / 10
           angles  degrees
circle        0.0     36.0
triangle      0.3     18.0
rectangle     0.4     36.0
>>> df.div(10)
           angles  degrees
circle        0.0     36.0
triangle      0.3     18.0
rectangle     0.4     36.0
>>> df.rdiv(10)
             angles   degrees
circle          inf  0.027778
triangle   3.333333  0.055556
rectangle  2.500000  0.027778
>>> df.truediv(10)
           angles  degrees
circle        0.0     36.0
triangle      0.3     18.0
rectangle     0.4     36.0
>>> df.rtruediv(10)
             angles   degrees
circle          inf  0.027778
triangle   3.333333  0.055556
rectangle  2.500000  0.027778

用反向版本减去常数。

>>> df - 1
           angles  degrees
circle         -1      359
triangle        2      179
rectangle       3      359
>>> df.sub(1)
           angles  degrees
circle         -1      359
triangle        2      179
rectangle       3      359
>>> df.rsub(1)
           angles  degrees
circle          1     -359
triangle       -2     -179
rectangle      -3     -359

用反向版本乘以常数。

>>> df * 1
           angles  degrees
circle          0      360
triangle        3      180
rectangle       4      360
>>> df.mul(1)
           angles  degrees
circle          0      360
triangle        3      180
rectangle       4      360
>>> df.rmul(1)
           angles  degrees
circle          0      360
triangle        3      180
rectangle       4      360

Floor 除以常数与反向版本。

>>> df // 10
           angles  degrees
circle        0.0     36.0
triangle      0.0     18.0
rectangle     0.0     36.0
>>> df.floordiv(10)
           angles  degrees
circle        0.0     36.0
triangle      0.0     18.0
rectangle     0.0     36.0
>>> df.rfloordiv(10)  
           angles  degrees
circle        inf      0.0
triangle      3.0      0.0
rectangle     2.0      0.0

Mod by 常量与反向版本。

>>> df % 2
           angles  degrees
circle          0        0
triangle        1        0
rectangle       0        0
>>> df.mod(2)
           angles  degrees
circle          0        0
triangle        1        0
rectangle       0        0
>>> df.rmod(2)
           angles  degrees
circle        NaN        2
triangle      2.0        2
rectangle     2.0        2

反向版本的恒定功率。

>>> df ** 2
           angles   degrees
circle        0.0  129600.0
triangle      9.0   32400.0
rectangle    16.0  129600.0
>>> df.pow(2)
           angles   degrees
circle        0.0  129600.0
triangle      9.0   32400.0
rectangle    16.0  129600.0
>>> df.rpow(2)
           angles        degrees
circle        1.0  2.348543e+108
triangle      8.0   1.532496e+54
rectangle    16.0  2.348543e+108

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.rpow。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。