Python pyspark DataFrame.to_string用法及代码示例

将 DataFrame 渲染为控制台友好的表格输出。

参数：

buf：StringIO-like，可选

要写入的缓冲区。

columns：序列，可选，默认无

要写入的列的子集。默认情况下写入所有列。

col_space：整数，可选

每列的最小宽度。

header：布尔型，可选

写出列名。如果给出字符串列表，则假定它是列名的别名

index：布尔值，可选，默认 True

是否打印索引(行)标签。

na_rep：str，可选，默认为“NaN”

要使用的 NAN 的字符串表示形式。

formatters：one-param 的列表或字典。函数，可选

按位置或名称应用于列元素的格式化函数。每个函数的结果必须是一个 unicode 字符串。列表的长度必须等于列数。

float_format：单参数函数，可选，默认 None

如果它们是浮点数，则应用于列的元素的格式化函数。此函数的结果必须是 unicode 字符串。

sparsify：布尔值，可选，默认 True

对于具有分层索引的 DataFrame 设置为 False 以打印每行的每个多索引键。

index_names：布尔值，可选，默认 True

打印索引的名称。

justify：str，默认无

如何证明列标签的合理性。如果 None 使用打印配置中的选项(由 set_option 控制)，则 ‘right’ 开箱即用。有效值为

• left

• right

• center

• justify

• justify-all

• start

• end

• inherit

• match-parent

• initial

• 未设置。

max_rows：整数，可选

控制台中显示的最大行数。

max_cols：整数，可选

控制台中显示的最大列数。

show_dimensions：布尔值，默认为 False

显示 DataFrame 维度(行数乘列数)。

decimal：str，默认“。”

识别为小数分隔符的字符，例如'，' 在欧洲。

line_width：整数，可选

以字符换行的宽度。

返回：

str(或 unicode，取决于数据和选项)

DataFrame 的字符串表示。

例子：

>>> df = ps.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}, columns=['col1', 'col2'])
>>> print(df.to_string())
   col1  col2
0     1     4
1     2     5
2     3     6

>>> print(df.to_string(max_rows=2))
   col1  col2
0     1     4
1     2     5