使用Pandas矢量化UDF的Spark 3
是指在Spark 3版本中，通过使用Pandas库中的矢量化（vectorized）用户定义函数（UDF），可以在Spark中进行高效的数据处理和分析。
Pandas是一个强大的数据处理和分析库，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。而矢量化UDF是指将用户定义的函数应用于整个数据集，而不是逐行处理，从而提高了处理速度。
使用Pandas矢量化UDF的优势包括：
- 高性能：Pandas库使用了底层的C语言实现，能够高效地处理大规模数据集。
- 简洁易用：Pandas提供了丰富的数据处理和分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换和分析。
- 灵活性：通过使用Pandas矢量化UDF，可以在Spark中使用Pandas的强大功能，同时充分发挥Spark的分布式计算能力。
Pandas矢量化UDF适用于以下场景：
- 大规模数据处理：当需要处理大规模数据集时，使用Pandas矢量化UDF可以提高处理速度，减少计算时间。
- 复杂数据转换：Pandas提供了丰富的数据转换函数，可以方便地进行数据清洗、转换和整理。
- 数据分析和建模：通过使用Pandas的数据分析和建模功能，可以在Spark中进行复杂的数据分析和建模任务。
腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，可以帮助用户进行大数据处理和分析，其中包括：
- 腾讯云EMR（Elastic MapReduce）：提供了基于Spark的大数据处理和分析服务，支持Pandas矢量化UDF的使用。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/emr
- 腾讯云CVM（Cloud Virtual Machine）：提供了高性能的云服务器，可以用于搭建Spark集群进行数据处理和分析。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云COS（Cloud Object Storage）：提供了高可靠、低成本的对象存储服务，可以用于存储和管理大规模数据集。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
通过结合使用腾讯云的EMR、CVM和COS等产品，可以构建一个完整的大数据处理和分析平台，实现高效的Pandas矢量化UDF的使用。
注意：本答案仅提供了腾讯云相关产品作为示例，其他云计算品牌商也提供了类似的产品和服务，读者可以根据实际需求选择适合自己的云计算平台。
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1回答
我在spark数据帧中有非常大的数据集，它们分布在节点上。我可以使用spark库pyspark.sql.functions进行简单的统计，如mean、stdev、skewness、kurtosis等。 如果我想使用像Jarque-Bera (JB)或Shapiro Wilk(SW)等高级统计测试，我会使用像scipy这样的python库，因为标准的apache pyspark库没有它们。但为了做到这一点，我必须将spark数据帧转换为pandas，这意味着将数据强制到主节点中，如下所示： import scipy.stats as stats
pandas_df=spark_df.toPan
浏览 30提问于2020-09-13得票数 0
我正在尝试从pandas_udf返回一个特定的结构。它在一个集群上工作，但在另一个集群上失败。我尝试在组上运行udf，这需要返回类型为数据框架。
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
import pandas as pd
import numpy as np
from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
StructField("Distance", FloatType()),
StructField("CarId", IntegerTy
浏览 2提问于2018-03-26得票数 5
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2回答
我是PySpark和Pandas的新手，我运行以下Pandas函数来混淆包含字符串的列(例如:输入'Luke‘将导致'ulek')
pandas_udf("string")
def jumble_string(column: pd.Series)-> pd.Series:
return column.apply(lambda x: None if x==None else ''.join(random.sample(x, len(x))).lower())
spark_df = spark_df.withColumn(
浏览 1提问于2021-08-30得票数 1
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2回答
我正在努力学习如何在pyspark (Databricks)中使用pandas_udf。
其中一项任务是编写一个pandas_udf，按一周中的一天进行排序。我知道如何使用星星之火udf来完成这个任务：
from pyspark.sql.functions import *
data = [('Sun', 282905.5), ('Mon', 238195.5), ('Thu', 264620.0), ('Sat', 278482.0), ('Wed', 227214.0)]
schema = 'day
浏览 7提问于2022-03-18得票数 1
回答已采纳
我已经创建了一个python函数，用于使用GCP Translate API翻译短字符串。代码是这样做的。
def translateString(inputString, targetLanguage, apiKey):
baseUrl = "https://translation.googleapis.com/language/translate/v2?key="
q = "&q="
gcpKey = apiKey
target = "&target="
sentence = str(i
浏览 0提问于2019-11-25得票数 1
2回答
我正在尝试将一些Pandas代码转换为Spark以进行缩放。myfunc是一个复杂应用程序接口的包装器，它接受一个字符串并返回一个新的字符串(这意味着我不能使用矢量化函数)。
def myfunc(ds):
for attribute, value in ds.items():
value = api_function(attribute, value)
ds[attribute] = value
return ds
df = df.apply(myfunc, axis='columns')
myfunc获取一个DataSeri
浏览 2提问于2019-02-02得票数 1
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1回答
我很难在火星雨上使用熊猫的UDF。你能帮我理解一下这是如何实现的吗？以下是我的尝试：
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
from pyspark import pandas as ps
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = ps.DataFrame({'A': 'a a b'.split(),
'B&#
浏览 4提问于2021-10-27得票数 1
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在spark.sql查询中注册和使用pyspark version 3.1.2内置函数的正确方式是什么？ 下面是一个创建pyspark DataFrame对象并在纯SQL中运行简单查询的最小示例。 尝试使用...TypeError: Invalid argument, not a string or column: -5 of type <class 'int'>. For column literals, use 'lit', 'array', 'struct' or 'create_map' fu
浏览 4提问于2021-08-19得票数 0
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1回答
我正在尝试一些与pyspark相关的实验，在连接到AWS EMR实例的jupyter笔记本上。我有一个spark dataframe，它从s3读取数据，然后过滤掉一些东西。使用df1.printSchema()输出打印模式，如下所示： root
|-- idvalue: string (nullable = true)
|-- locationaccuracyhorizontal: float (nullable = true)
|-- hour: integer (nullable = true)
|-- day: integer (nullable = true)
|-- da
浏览 39提问于2019-05-09得票数 2
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3回答
这样做是可行的：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
@pandas_udf(returnType="long")
def add_one(v: pd.Series) -> pd.Series:
return v.add(1)
spark.udf.register("add_one", add
浏览 10提问于2021-10-18得票数 6
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2回答
我正在尝试以下代码：
import pandas as pd
from pymorphy2 import MorphAnalyzer
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import types as T
from pyspark.sql import functions as F
spark = SparkSession.builder.appName("udf").getOrCreate()
def gender(s):
m = MorphAnalyzer()
return m.pa
浏览 7提问于2022-10-07得票数 1
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我定义了一个pandas udf函数，并希望将除pandas.Series或pandas.DataFrame之外的其他参数传递给udf函数。我想使用partial函数来做这件事，但它出错了。我的代码如下： from functools import partial
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
conf = SparkConf().setM
浏览 15提问于2019-12-18得票数 0
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假设我在python中创建了一个函数，所以将一个数字求幂为2： def squared(s):
return s * s 然后我在Spark session中注册了这个函数，如下所示： spark.udf.register("squaredWithPython", squared) 然后当我在Spark SQL中调用UDF时，如下所示： spark.range(1, 20).registerTempTable("test")
%sql select id, squaredWithPython(id) as id_squared from test 那么，如
浏览 33提问于2019-10-10得票数 0
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3回答
我正在尝试过滤RDD，如下所示：
spark_df = sc.createDataFrame(pandas_df)
spark_df.filter(lambda r: str(r['target']).startswith('good'))
spark_df.take(5)
但是得到了以下错误：
TypeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-8-86cfb363dd8b> in <module>()
1 spark_df = sc.createDataFra
浏览 2提问于2016-10-06得票数 18
根据函数的输入和输出类型，有不同类型的pandasUDFType。
有：
系列到系列PandasUDFType.SCALAR
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
浏览 5提问于2022-01-02得票数 3
回答已采纳
我正在处理以下代码片段：
from cape_privacy.pandas.transformations import Tokenizer
max_token_len = 5
@pandas_udf("string")
def Tokenize(column: pd.Series)-> pd.Series:
tokenizer = Tokenizer(max_token_len)
return tokenizer(column)
spark_df = spark_df.withColumn("name", Tokenize("
浏览 2提问于2021-08-26得票数 5
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我已经测试过logger和print都不能在pandas_udf中打印消息，无论是集群模式还是客户机模式。
测试代码：
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
import logging
logger = logging.getLogger('test')
spark = (SparkSession
.builder
.appName('test')
浏览 0提问于2019-07-24得票数 6
我想在pysark pandas_udf中使用tensorflow.keras模型。但是，在将模型发送给工作人员之前，当模型被序列化时，我会得到一个泡菜错误。我不确定我是否正在使用最好的方法来执行我想要的，因此我将公开一个最小但完整的示例。
套餐：
tensorflow-2.2.0 (但所有以前的版本都会触发错误)
pyspark-2.4.5
进口说明如下：
import pandas as pd
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.la
浏览 11提问于2020-04-08得票数 4
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1回答
Python火花作业优化
、、、、
我在Dataproc集群上运行PySpark (2.3)
3个节点(4个CPU)
每个内存8GB。
数据有近130万行，列有4列，即：
Date,unique_id (Alphanumeric) , category(10 distinct values) and Prediction (0 or 1)
P.S -这是时间序列数据
我们正在使用Facebook预言家模型进行预测建模，因为先知只接受Pandas数据格式作为输入，下面是我正在做的工作，以便将Spark数据格式转换为Pandas数据格式。
def prediction_func(spark_df):
im
浏览 3提问于2018-09-02得票数 1
3回答
我正试图在pyspark中创建一个UDF，以使一列的精度达到在每一行中由另一列指定的精度，例如，下面的数据文件：
+--------+--------+
| Data|Rounding|
+--------+--------+
|3.141592| 3|
|0.577215| 1|
+--------+--------+
当提交给上述UDF时，应该给出以下结果：
+--------+--------+--------------+
| Data|Rounding|Rounded Column|
+--------+--------+-------------
浏览 0提问于2018-10-08得票数 1
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1回答
我正在使用Pandas上的火星之火。
我有一个主文件__main_.py，包含：
from pyspark.sql import SparkSession
from run_udf import compute
def main():
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.createDataFrame(
[(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
("id", "v"))
浏览 1提问于2020-05-10得票数 3
在Apache Spark上，我有一个应该返回pd.Series的pandas_udf函数，如何将其存档？
我试过了：
@pandas_udf(ArrayType(LongType()), PandasUDFType.SCALAR_ITER) # Only works with spark 3.0
def udf(iterator):
...
return pd.Series([1,2,3,4,5])
这给出了一个异常：
pyarrow.lib.ArrowNotImplementedError: NumPyConverter doesn't implement <list
浏览 36提问于2020-02-27得票数 0
我熟悉使用UDF将自定义函数逐行应用于DataFrame。但是，我想知道如何将自定义函数并行应用于我的DataFrame的不同子集。
下面是一个简化的例子：
import numpy as np
import pandas as pd
dummy_data = pd.DataFrame({'id':np.random.choice(['a','b','c'],size=100),
'val':np.random.normal(size=100)})
我的自定义
浏览 1提问于2018-07-20得票数 2
import pandas as pd
import numpy as np
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.functions import PandasUDFType, pandas_udf
from pyspark.sql.types import *
import os
@pandas_udf(schema, functionType=PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def split(df, validation_
浏览 5提问于2020-09-21得票数 0
我有一个带有经度/经度坐标的json文件，我尝试将其转换为PySpark中的UTM ("x"，"y")。.json文件如下所示： {"positionmessage":{"latitude": 51.822872161865234,"longitude": 4.905614852905273}}
{"positionmessage":{"latitude": 51.819644927978516, "longitude": 4.961687088012695}} 我
浏览 20提问于2020-06-13得票数 1
回答已采纳
我有一个从Hive Table读取数据并应用pandas udf的代码，当它从表中读取数据时，它在11个执行器中运行，但是当它执行一个pandas udf时，它只使用一个执行器。有没有办法指派10个执行者来执行pandas udf？ spark-submit --master yarn --deploy-mode client --conf spark.dynamicAllocation.enabled=false --conf spark.executor.instances=20 code_test.py
Code Snippet:
from pyspark.sql.fun
浏览 12提问于2020-10-01得票数 0
有谁有在运行在Windows上的本地pyspark会话上使用的经验吗？我在linux上使用过它们，取得了很好的效果，但是在我的Windows机器上没有成功。
环境：
python==3.7
pyarrow==0.15
pyspark==2.3.4
pandas==0.24
java version "1.8.0_74"
示例脚本：
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builde
浏览 0提问于2020-02-19得票数 8
回答已采纳
1回答
我已经读过 for feature transform，但我仍然对两种简单的情况感到困惑：
1.如何处理单列灵活性？例如，我有一个名为"date“的列，其格式为"YYYY-MM-DD”，我希望基于"date“生成一个名为"week”的新列。如果使用pandas.Dataframe，可以用Series.apply来完成，我的问题是如何在Spark MLlib中做到这一点？
2.如何基于多列生成新列？例如，我想根据支出和收入来计算投资回报率，这在pandas.DataFrame中很简单：
df['roi'] = (df['income'
浏览 2提问于2016-09-20得票数 0
回答已采纳
我正在尝试应用一个带有两个参数的pandas_udf。但是我得到了这个错误。首先，我尝试使用一个参数，它是可以的： from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import *
spark = SparkSession \
.builder \
.config('spark.cores.max', 100) \
.getOrCreat
浏览 24提问于2018-12-19得票数 3
2回答
毫升起火花放电作用
、、、、
我对火种和蟒蛇有点陌生。我正在尝试将ML函数作为pyspark运行。
下面是一个示例：
from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf
from pyspark.sql.types import StringType
df = spark.createDataFrame(['Bob has a dog. He loves him'], StringType())
def parse(text):
import spacy
import neuralcoref
nlp = spacy.load(
浏览 2提问于2020-06-16得票数 5
根据我在网上找到的一些教程，我正在尝试运行以下代码：
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions
from pyspark.sql import udf
df_pd = pd.DataFrame(
data={'integers': [1, 2, 3],
'floats': [-1.0, 0.5, 2.7],
'integer_arrays': [[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8, 9
浏览 1提问于2019-03-01得票数 1
在Pandas中，您可以这样做： @pandas_udf(df.schema, PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def subtract_mean(pdf):
return pdf.assign(v=pdf.v - pdf.v.mean())
df.groupby('id').apply(subtract_mean) 我们有没有办法在Spark中做到这一点？因此，基本上，将自定义函数应用于grouped by集合？
浏览 26提问于2021-11-09得票数 0
假设我有一个名为df的熊猫数据帧
id value1 value2
1 2 1
2 2 1
3 4 5
在普通的Python中，我编写了一个函数来处理此数据帧并返回字典：
d = dict()
for row in df.itertuples()
x = do_something (row)
d[x[0]] = x[1:]
我正在尝试使用Spark重新实现这个函数。
d = dict() # define a global var
def do_something (id, value1, value2):
# business logic
d[x0] = [x1,x2
浏览 4提问于2017-08-25得票数 0
我有一个spark.DataFrame，带有倍数时间序列。我想应用一个sklearn模型，每次意甲在一个团体的应用。对于每个时间序列，该模型需要应用程序0.05s，但当我试图在pandas_udf中解决这个问题时，所用的时间要比依次应用它的时间长得多。下面是一个例子
def forecaster_spark(data_group: pd.DataFrame):
# index for reports
item_id = data_group["item_id"].iloc[0]
# Indexing by time index
data_grou
浏览 9提问于2022-06-30得票数 0
回答已采纳
我在一个基于类的视图中创建了一个pyspark，在另一个基于类的视图中，我拥有了我想要调用的函数，它们都位于同一个文件(api.py)中，但是当我检查由此产生的dataframe的内容时，我会得到以下错误：
ModuleNotFoundError: No module named 'api'
我不明白为什么会发生这种情况，我试着在pyspark控制台中做了一个类似的代码，它运行得很好。有一个类似的问题被问到，但区别在于我试图在同一个文件中这样做。
这是我的完整代码的一部分：api.py
class TextMiningMethods():
def clean_tweet
浏览 2提问于2020-03-22得票数 1
我正在考虑在PySpark (v3)中使用Pandas UDF。由于许多原因，我知道迭代和自定义定义函数通常是不好的，我也知道我在这里展示的简单示例可以使用SQL函数来完成PySpark -所有这些都不是重点！ 我一直在遵循这个指南：https://databricks.com/blog/2020/05/20/new-pandas-udfs-and-python-type-hints-in-the-upcoming-release-of-apache-spark-3-0.html 我有一个来自文档的简单示例： import pandas as pd
from typing import It
浏览 19提问于2020-06-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在编写一个进程，它需要为某些基于某些标准匹配的组生成一个UUID。我的代码开始工作了，但我担心在我的UDF中创建UUID可能会出现问题(因此它是非确定性的)。下面是一些代码的简化示例，以说明：
from uuid import uuid1
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import PandasUDFType, pandas_udf
spark = (
SparkSession.builder.master("local")
.appName("Wo
浏览 1提问于2020-05-17得票数 9
1回答
我有一个数据帧，我想要在其中使用pysaprk中的polyline库获取给定地理位置的lat_long +-----------------+--------------------+----------+
| vid| geolocations| trip_date|
+-----------------+--------------------+----------+
|58AC21B17LU006754|eurnE||yqU???????...|2020-02-22|
|2T3EWRFV0
浏览 30提问于2020-08-31得票数 0
回答已采纳
1回答
是否有可能发送一个火花数据作为一个论据给熊猫UDF和得到一个熊猫的数据作为回报。下面是我正在使用的示例代码集，并且在调用函数时出错：
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("PrimeBatch") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
浏览 4提问于2020-11-26得票数 1
回答已采纳
我正在使用Spark2.3.0，并在我的Pyspark代码中尝试pandas_udf用户定义的函数。根据的说法，目前支持ArrayType。我的用户定义的功能是：
def transform(c):
if not any(isinstance(x, (list, tuple, np.ndarray)) for x in c.values):
nvalues = c.values
else:
nvalues = np.array(c.values.tolist())
tvalues = some_external_function(nval
浏览 1提问于2018-07-20得票数 2
1回答
请查找以下代码：
import pandas as pd
from scipy.stats import norm
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
import math
from pyspark.sql.functions import udf
from scipy.special import erfinv
# create sample data
df = spark.createDataFrame([
(1, 0.008),
(2, -1.2
浏览 1提问于2021-08-24得票数 0
情况如下:在使用spark 2.3的企业集群上，我想运行pandas_udf，它需要pyarrow，而pyarrow需要numpy 0.14 (AFAIK)。我可以发布pyarrow (我想，没有办法100%验证这一点)：
pyspark.sql.SparkSession.builder.appName("pandas_udf_poc").config("spark.executor.instances","2")\
.config("spark
浏览 26提问于2018-12-17得票数 3
回答已采纳
我写了一本UDF。它非常慢。我想用pandas_udf代替它，以利用矢量化的优势。
实际的udf有点复杂，但我已经创建了一个简化的玩具版本。
我的问题是:在我的玩具示例中，是否有可能用一个利用向量化的pandas_udf替换UDF？若否，原因为何？
我知道没有UDF我也能达到同样的效果。这是因为我简化了这个例子，但这不是我的目标。
from pyspark.sql import functions as f
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType
import pandas as pd
#Example data
df = sp
浏览 0提问于2019-09-05得票数 3
回答已采纳
我是pyspark中的pandas udf的新手，需要帮助为大型数据帧(>1亿行)中的每一行应用udf。我的dataframe中有一列，其中包含使用dataframe中的列的多个条件。对每一行应用条件的最好方法是使用python eval。当在python udf中使用python eval时，它工作得很好，但是运行起来需要很长时间，因为我有几百万行。同样，在Pandas udf中尝试运行失败时，会抛出Python异常"PythonException:从UDF抛出异常：'TypeError: eval() arg1必须是字符串、字节或代码对象‘“ 示例代码如下，此代码不
浏览 29提问于2021-06-25得票数 0
首先，如果我的问题很简单，我很抱歉。我确实花了很多时间研究它。
我试图在PySpark脚本中设置标量Pandas，如所描述的那样。
这是我的代码：
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import SQLContext
sc.install_pypi_package("pandas")
import pandas as pd
sc.install_pypi_package(&
浏览 1提问于2019-10-18得票数 6
回答已采纳
2回答
我正在尝试将用户定义的函数应用于PySpark中的窗口。我读到过UDAF可能是可行的，但我找不到任何具体的东西。
举个例子(取自此处：，并针对PySpark进行了修改)：
from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import avg
spark = SparkSession.builder.master("local").config(conf=Spark
浏览 0提问于2018-01-09得票数 11
回答已采纳
1回答
我正在尝试将使用泡菜检索的scikit模型应用于结构化流数据流的每一行。
我尝试过使用pandas_udf (版本1)，它给了我这个错误：
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'isnull'
代码：
inputPath = "/FileStore/df_training/streaming_df_1_nh_nd/"
from pyspark.sql import functions as f
from pyspark.sql.types import *
data_s
浏览 4提问于2019-11-20得票数 1
回答已采纳
我有一个Python脚本，我正在尝试将其转换为pyspark，我有一个在Python中运行在pd.DataFrame上的函数func，并返回一个列表列表。
例如：
[[14],[2,3]]
在python中，我最终在一个分组的pd.Dataframe上运行它，并且是这样运行的：
data.groupby('CUSTOMER_ID').apply(func)
输出是一个索引为CUSTOMER_ID的pd.Series，每个元素都是与每个CUSTOMER_ID相关的列表的列表
例如：
CUSTOMER_ID
123 [[14], [2, 3]]
浏览 30提问于2020-03-03得票数 0
回答已采纳
2回答
我有PySpark DataFrame：
from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
StructField("col1", StringType()),
StructField("col2", StringType()),
StructField("col3", StringType()),
StructField("col4", StringType()),
])
data = [("aaa", "aab", &
浏览 6提问于2022-10-17得票数 1
回答已采纳
我有下面的玩具例子。我正在用引导脚本在我的工作节点上安装熊猫和pyarrow。当我在jupyter笔记本上运行以下代码时，它不会出错。
# Declare the function and create the UDF
def multiply_func(a: pd.Series, b: pd.Series) -> pd.Series:
return a * b
@f.pandas_udf("float")
def udf_multiply(a: pd.Series, b: pd.Series) -> pd.Series:
df = pd.Data
浏览 5提问于2021-08-30得票数 2
回答已采纳
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