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Python pyspark Rolling.count用法及代碼示例


本文簡要介紹 pyspark.pandas.window.Rolling.count 的用法。

用法:

Rolling.count() → FrameLike

窗口內任何非 NaN 觀測值的滾動計數。

注意

此 API 的當前實現使用 Spark 的 Window 而不指定分區規範。這會導致將所有數據移動到單個機器中的單個分區中，並可能導致嚴重的性能下降。避免對非常大的數據集使用此方法。

返回：

Series.expanding：使用 Series 數據調用對象。
DataFrame.expanding：使用 DataFrame 調用對象。
Series.count：完整係列的計數。
DataFrame.count：完整 DataFrame 的計數。

例子：

>>> s = ps.Series([2, 3, float("nan"), 10])
>>> s.rolling(1).count()
0    1.0
1    1.0
2    0.0
3    1.0
dtype: float64
>>> s.rolling(3).count()
0    1.0
1    2.0
2    2.0
3    2.0
dtype: float64
>>> s.to_frame().rolling(1).count()
     0
0  1.0
1  1.0
2  0.0
3  1.0
>>> s.to_frame().rolling(3).count()
     0
0  1.0
1  2.0
2  2.0
3  2.0

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.window.Rolling.count。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。