本文簡要介紹
pyspark.pandas.DataFrame.applymap
的用法。用法:
DataFrame.applymap(func: Callable[[Any], Any]) → pyspark.pandas.frame.DataFrame
將函數應用於 Dataframe 元素。
此方法應用一個函數,該函數接受並向 DataFrame 的每個元素返回一個標量。
注意
此 API 執行該函數一次以推斷可能昂貴的類型,例如,在聚合或排序後創建數據集時。
為避免這種情況,請在
func
中指定返回類型,例如,如下所示:>>> def square(x) -> np.int32: ... return x ** 2
pandas-on-Spark 使用返回類型提示並且不嘗試推斷類型。
- func:可調用的
Python 函數,從單個值返回單個值。
- DataFrame
轉換後的 DataFrame 。
參數:
返回:
例子:
>>> df = ps.DataFrame([[1, 2.12], [3.356, 4.567]]) >>> df 0 1 0 1.000 2.120 1 3.356 4.567
>>> def str_len(x) -> int: ... return len(str(x)) >>> df.applymap(str_len) 0 1 0 3 4 1 5 5
>>> def power(x) -> float: ... return x ** 2 >>> df.applymap(power) 0 1 0 1.000000 4.494400 1 11.262736 20.857489
您可以省略類型提示並讓pandas-on-Spark 推斷其類型。
>>> df.applymap(lambda x: x ** 2) 0 1 0 1.000000 4.494400 1 11.262736 20.857489
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注:本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.pandas.DataFrame.applymap。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。