Python pyspark DataFrame.values用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.pandas.DataFrame.values 的用法。

用法: property DataFrame.values

返回 DataFrame 或係列的 Numpy 表示形式。

警告

我們建議改用DataFrame.to_numpy() 或Series.to_numpy()。

注意

僅當生成的 NumPy ndarray 預計很小時才應使用此方法，因為所有數據都加載到驅動程序的內存中。

numpy.ndarray

例子：

所有列都具有相同類型(例如 int64)的 DataFrame 會生成相同類型的數組。

>>> df = ps.DataFrame({'age':    [ 3,  29],
...                    'height': [94, 170],
...                    'weight': [31, 115]})
>>> df
   age  height  weight
0    3      94      31
1   29     170     115
>>> df.dtypes
age       int64
height    int64
weight    int64
dtype: object
>>> df.values
array([[  3,  94,  31],
       [ 29, 170, 115]])

具有混合類型列(例如 str/object、int64、float32)的 DataFrame 會生成容納這些混合類型(例如 object)的最廣泛類型的 ndarray。

>>> df2 = ps.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
...                     ('lion',     80.5, 'first'),
...                     ('monkey', np.nan, None)],
...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
>>> df2.dtypes
name          object
max_speed    float64
rank          object
dtype: object
>>> df2.values
array([['parrot', 24.0, 'second'],
       ['lion', 80.5, 'first'],
       ['monkey', nan, None]], dtype=object)

對於係列，

>>> ps.Series([1, 2, 3]).values
array([1, 2, 3])

>>> ps.Series(list('aabc')).values
array(['a', 'a', 'b', 'c'], dtype=object)

相關用法

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.values。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。

用法:

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