本文简要介绍
pyspark.pandas.groupby.GroupBy.cumprod
的用法。用法:
GroupBy.cumprod() → FrameLike
每组的累积产品。
- 系列或DataFrame
返回:
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").cumprod().sort_index() B C 0 NaN 4 1 0.1 12 2 2.0 24 3 10.0 1
它在系列中如下所示。
>>> df.B.groupby(df.A).cumprod().sort_index() 0 NaN 1 0.1 2 2.0 3 10.0 Name: B, dtype: float64
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- Python pyspark GroupBy.head用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.rank用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.bfill用法及代码示例
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- Python pyspark GroupBy.apply用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.diff用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.filter用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.transform用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.idxmax用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.shift用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.idxmin用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.nunique用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.median用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.tail用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.size用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.any用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.all用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.get_group用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.ffill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.groupby.GroupBy.cumprod。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。