Python pyspark GroupBy.shift用法及代码示例

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

用法: GroupBy.shift(periods: int = 1, fill_value: Optional[Any] = None) → FrameLike

将每个组按周期观察。

参数：

periods：整数，默认 1: 要转换的周期数
fill_value：可选的

系列或DataFrame: 对象在每个组内移动。

例子：

>>> df = ps.DataFrame({
...     'a': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
...     'b': [1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4]}, columns=['a', 'b'])
>>> df
   a  b
0  1  1
1  1  2
2  1  2
3  2  2
4  2  3
5  2  3
6  3  3
7  3  4
8  3  4

>>> df.groupby('a').shift().sort_index()  
     b
0  NaN
1  1.0
2  2.0
3  NaN
4  2.0
5  3.0
6  NaN
7  3.0
8  4.0

>>> df.groupby('a').shift(periods=-1, fill_value=0).sort_index()  
   b
0  2
1  2
2  0
3  3
4  3
5  0
6  4
7  4
8  0

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.shift。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：

例子：