Python pyspark GroupBy.tail用法及代码示例

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

用法: GroupBy.tail(n: int = 5) → FrameLike

返回每组的最后 n 行。

与 .apply(lambda x: x.tail(n)) 类似，但它返回原始 DataFrame 中的行子集，并保留原始索引和顺序(忽略 as_index 标志)。

不适用于 n 的负值。

DataFrame 或系列

例子：

>>> df = ps.DataFrame({'a': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
...                    'b': [2, 3, 1, 4, 6, 9, 8, 10, 7, 5],
...                    'c': [3, 5, 2, 5, 1, 2, 6, 4, 3, 6]},
...                   columns=['a', 'b', 'c'],
...                   index=[7, 2, 3, 1, 3, 4, 9, 10, 5, 6])
>>> df
    a   b  c
7   1   2  3
2   1   3  5
3   1   1  2
1   1   4  5
3   2   6  1
4   2   9  2
9   2   8  6
10  3  10  4
5   3   7  3
6   3   5  6

>>> df.groupby('a').tail(2).sort_index()
   a  b  c
1  1  4  5
3  1  1  2
4  2  9  2
5  3  7  3
6  3  5  6
9  2  8  6

>>> df.groupby('a')['b'].tail(2).sort_index()
1    4
3    1
4    9
5    7
6    5
9    8
Name: b, 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.tail。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。

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例子：