Python pyspark DataFrame.to_markdown用法及代码示例

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

用法: DataFrame.to_markdown(buf: Union[IO[str], str, None] = None, mode: Optional[str] = None) → str

以Markdown-friendly 格式打印系列或DataFrame。

注意

仅当预期生成的 pandas 对象很小时才应使用此方法，因为所有数据都加载到驱动程序的内存中。

参数：

buf：可写缓冲区，默认为sys.stdout: 将输出发送到哪里。默认情况下，输出打印到 sys.stdout。如果您需要进一步处理输出，请传递一个可写缓冲区。
mode：str，可选: 打开文件的模式。
**kwargs：: 这些参数将被传递给 tabulate 。

str: 系列或 Markdown-friendly 格式的 DataFrame。

注意：

需要tabulate 包。

例子：

>>> psser = ps.Series(["elk", "pig", "dog", "quetzal"], name="animal")
>>> print(psser.to_markdown())  
|    | animal   |
|---:|:---------|
|  0 | elk      |
|  1 | pig      |
|  2 | dog      |
|  3 | quetzal  |

>>> psdf = ps.DataFrame(
...     data={"animal_1": ["elk", "pig"], "animal_2": ["dog", "quetzal"]}
... )
>>> print(psdf.to_markdown())  
|    | animal_1   | animal_2   |
|---:|:-----------|:-----------|
|  0 | elk        | dog        |
|  1 | pig        | quetzal    |

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.to_markdown。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。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：