Python pyspark Index.spark.transform用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.pandas.Index.spark.transform 的用法。

用法: spark.transform(func: Callable[[pyspark.sql.column.Column], pyspark.sql.column.Column]) → IndexOpsLike

應用一個接受並返回 Spark 列的函數。它允許本地應用 Spark 函數和列 API，其中 Spark 列在 Series 或 Index 中內部使用。 Spark 列的輸出長度應與輸入的長度相同。

注意

它要求具有相同的輸入和輸出長度；因此，聚合 Spark 函數(例如 count)不起作用。

參數：

func：函數: 用於使用 Spark 列轉換數據的函數。

係列或索引

拋出：

ValueError：如果函數的輸出不是 Spark 列。

例子：

>>> from pyspark.sql.functions import log
>>> df = ps.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6]}, columns=["a", "b"])
>>> df
   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6

>>> df.a.spark.transform(lambda c: log(c))
0    0.000000
1    0.693147
2    1.098612
Name: a, dtype: float64

>>> df.index.spark.transform(lambda c: c + 10)
Int64Index([10, 11, 12], dtype='int64')

>>> df.a.spark.transform(lambda c: c + df.b.spark.column)
0    5
1    7
2    9
Name: a, dtype: int64

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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.Index.spark.transform。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:

參數：

返回：

拋出：

例子：