本文简要介绍
pyspark.pandas.Series.to_markdown
的用法。用法:
Series.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。
- 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。
参数:
返回:
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 |
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- Python pyspark Series.asof用法及代码示例
- Python pyspark Series.rsub用法及代码示例
- Python pyspark Series.mod用法及代码示例
- Python pyspark Series.str.join用法及代码示例
- Python pyspark Series.str.startswith用法及代码示例
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- Python pyspark Series.dropna用法及代码示例
- Python pyspark Series.sub用法及代码示例
- Python pyspark Series.sum用法及代码示例
- Python pyspark Series.gt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.Series.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。