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Python pyspark GroupBy.cumprod用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.pandas.groupby.GroupBy.cumprod 的用法。

用法:

GroupBy.cumprod() → FrameLike

每組的累積產品。

返回：

係列或DataFrame

例子：

>>> df = ps.DataFrame(
...     [[1, None, 4], [1, 0.1, 3], [1, 20.0, 2], [4, 10.0, 1]],
...     columns=list('ABC'))
>>> df
   A     B  C
0  1   NaN  4
1  1   0.1  3
2  1  20.0  2
3  4  10.0  1

默認情況下，遍曆行並在每列中找到總和。

>>> df.groupby("A").cumprod().sort_index()
      B   C
0   NaN   4
1   0.1  12
2   2.0  24
3  10.0   1

它在係列中如下所示。

>>> df.B.groupby(df.A).cumprod().sort_index()
0     NaN
1     0.1
2     2.0
3    10.0
Name: B, dtype: float64

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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.groupby.GroupBy.cumprod。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。