本文简要介绍
pyspark.pandas.DataFrame.sub
的用法。用法:
DataFrame.sub(other: Any) → pyspark.pandas.frame.DataFrame
获取数据帧和其他元素的减法(二元运算符
-
)。等效于
dataframe - other
。使用反向版本rsub
。在灵活包装器(
add
、sub
、mul
、div
)到算术运算符之间:+
、-
、*
、/
、//
.- other:标量
任何单个数据
- DataFrame
算术运算的结果。
参数:
返回:
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
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- Python pyspark DataFrame.sample用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.std用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.spark.cache用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.schema用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.spark.persist用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.size用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.spark.to_spark_io用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.show用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.spark.coalesce用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.semanticHash用法及代码示例
- Python pyspark DataFrame.spark.repartition用法及代码示例
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.sub。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。