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Python pyspark GroupBy.cummax用法及代码示例


本文简要介绍 pyspark.pandas.groupby.GroupBy.cummax 的用法。

用法:

GroupBy.cummax() → FrameLike

每组的累积最大值。

返回：

系列或DataFrame

例子：

>>> df = ps.DataFrame(
...     [[1, None, 4], [1, 0.1, 3], [1, 20.0, 2], [4, 10.0, 1]],
...     columns=list('ABC'))
>>> df
   A     B  C
0  1   NaN  4
1  1   0.1  3
2  1  20.0  2
3  4  10.0  1

默认情况下，遍历行并在每列中找到总和。

>>> df.groupby("A").cummax().sort_index()
      B  C
0   NaN  4
1   0.1  4
2  20.0  4
3  10.0  1

它在系列中如下所示。

>>> df.C.groupby(df.A).cummax().sort_index()
0    4
1    4
2    4
3    1
Name: C, dtype: int64

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.groupby.GroupBy.cummax。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。