Python pyspark Series.dot用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.pandas.Series.dot 的用法。

用法: Series.dot(other: Union[Series, pyspark.pandas.frame.DataFrame]) → Union[int, float, bool, str, bytes, decimal.Decimal, datetime.date, datetime.datetime, None, pyspark.pandas.series.Series]

計算 Series 和 other 列之間的點積。

此方法計算 Series 與另一個 Series 之間的點積，或者 Series 與 DataFrame 的每一列之間的點積。

它也可以在 Python >= 3.5 中使用 self @ other 調用。

注意

當兩個 Series 的索引未對齊時，此 API 與 pandas 略有不同。為了與 pandas 匹配，它需要讀取整個數據，例如計數。 pandas 引發異常；然而，pandas-on-Spark 隻是通過忽略與 NaN 的不匹配來繼續和執行。

>>> pdf1 = pd.Series([1, 2, 3], index=[0, 1, 2])
>>> pdf2 = pd.Series([1, 2, 3], index=[0, 1, 3])
>>> pdf1.dot(pdf2)  
...
ValueError: matrices are not aligned

>>> psdf1 = ps.Series([1, 2, 3], index=[0, 1, 2])
>>> psdf2 = ps.Series([1, 2, 3], index=[0, 1, 3])
>>> psdf1.dot(psdf2)  
5

參數：

other：係列，數據幀。: 另一個計算其列的點積的對象。

標量，係列: 如果 other 是 Series，則返回 Series 和 other 的點積，如果 other 是 DataFrame，則返回 Series 和 other 的每一行的點積。

注意：

如果 other 是 Series 或 DataFrame，則 Series 和 other 必須共享相同的索引。

例子：

>>> s = ps.Series([0, 1, 2, 3])

>>> s.dot(s)
14

>>> s @ s
14

>>> psdf = ps.DataFrame({'x': [0, 1, 2, 3], 'y': [0, -1, -2, -3]})
>>> psdf
   x  y
0  0  0
1  1 -1
2  2 -2
3  3 -3

>>> with ps.option_context("compute.ops_on_diff_frames", True):
...     s.dot(psdf)
...
x    14
y   -14
dtype: int64

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.Series.dot。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：

注意：

例子：