我有这样的DataFrame：
df = pd.DataFrame({'id': [111,222], 'CycleOfRepricingAnchorTime': ['27.04.2018', '] }) df
我需要这样的Dat
浏览 23提问于2020-02-05得票数 2
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我应该使用python中的哪个.map()函数从spark数据帧创建一组labeledPoints？如果标签/结果不是第一列，但我可以引用它的列名'status‘，那么表示法是什么？我使用这个.map()函数创建Python dataframe： listmp = list(line.split('\
浏览 3提问于2015-09-14得票数 14
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我了解到，在使用时，您将希望将任何数据源直接导入为。在我的例子中，我需要使用熊猫函数来炸掉表并创建虚拟变量。因此，在读取数据之后，我在.map()函数中使用了这个函数。' in dataframe.columns:
dataframe = dataframe.drop('NULL',
浏览 4提问于2015-09-13得票数 3
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Names = c("name1", "name2", "name3"), row.names = c(NA, 大家好，2 Joe Matt Tom4 Joe Matt Steve我想要一个简单的函数，它返回一个布尔向量，该向量指示一个特定的</
浏览 2提问于2017-08-22得票数 10
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我对Python和函数比较陌生。我试图迭代以下函数，遍历dataframe的每一行，并将每一行的计算结果附加到新列中：根据对我上面提到
浏览 1提问于2017-12-16得票数 2
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我一直想知道像Apache Spark这样支持不同语言API的系统的高级架构。例如，Spark支持Scala、Python和Java中的API。
尽管该软件是用Scala编写的，但它支持多语言API。如何在编程层面上做到这一点？有人能解释一下这样的系统的高层架构吗？
浏览 0提问于2016-03-13得票数 3
我知道，即使对于空的dataframe，也会调用apply方法。当apply方法中有错误时，它不会被传播。我查看了这个堆栈溢出链接，它建议使用reduce选项，这样就不会调用apply函数。考虑一下这个例子，在Col1中，所有的东西都小于10，所以dataframe是空的。当我使用还原选项时，col2的数据类型将被更改。它把数字转换</e
浏览 0提问于2019-01-02得票数 3
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如何在asInstanceOf[XListB]函数中删除Cons(f(a), b).asInstanceOf[XList[B]]中的显式强制转换map？或者完全重新设计reduce和map函数？extends XList[Nothing] def apply</e
浏览 1提问于2018-06-26得票数 1
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我的目标是在Pandas DataFrame中添加一个新列，但我遇到了一个奇怪的错误。这会导致以下错误：
AttributeErrorTraceback (most(lambda row: some_map
浏览 7提问于2018-06-05得票数 3
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我想要一个单一的日志消息pojo LoggedExchange，并将一系列的转换应用到它。转换是列表中的UnaryOperators：在ConditionalTransform实现UnaryOperator<LoggedExchange>的地方，我的当前解决方案是使用如下所示<em
浏览 5提问于2015-06-07得票数 7
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我的例子很简单我知道这将返回每行字数的数组，但是这里传递一个约简函数的键/值在哪里。map.reduce((a,b) => {if(a>b) a else b})
减少它的工作方式。(a，b)是tuple_2吗？或映射函数的键&#x
浏览 0提问于2015-08-12得票数 0
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假设我有一个pandas.DataFrameOut[76]: 0 -0.685397 0.845976 wIn [78]: tp我希望映射tp do df，以便每个元组中的第二个元素在一个与每个
浏览 3提问于2014-08-14得票数 3
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我无法在熊猫的dataframe中创建一个新的列，它使用python num2words库将数字转换为单词，它使用简单的int或浮动参数工作，但不使用系列。这就是我尝试过的：
data['words'] = data['Value'].apply(lambda row : num2words(row[&#x
浏览 4提问于2019-11-01得票数 1
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我试图通过使用下面的代码在熊猫数据上应用dask来并行化群。(dummy_function).compute()我认为多处理在某种程度上使用泡菜，因此这个错误是由那里产生
浏览 3提问于2021-03-27得票数 1
感谢您抽出时间来看我的问题。<class 'pandas.core.frame.DataFrame
浏览 0提问于2017-09-06得票数 1
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我理解用于pd.Series和用于pd.DataFrame，但使用map和apply用于pd.Series有什么区别？在我看来，他们基本上是在做同样的事情：>>> df['title'].apply(lambdavalue: str(value) + 'x&
浏览 1提问于2020-09-01得票数 2
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我试图了解Scala中如何使用视图。我有以下示例代码： def apply(x: Seq[Int]) = x.reduce(_ * _) def apply(x: Seq[Int]) = x.reduce(_ + _)
val functionList = Listf(view
浏览 4提问于2013-11-15得票数 0
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Python2 说：
(我知道从__reduce__返回的元组的长度可以是>2，但需要是<=5。在Python 2中，我有以下工作： r
浏览 2提问于2019-02-21得票数 8
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一个简单的例子：dct = { 1:'python', 2:'gator' }
df.applymap( lambda x: x+90 )
这就像预期的那样--这两个操作都是在元素基础上进行的，映射在一个系列上，应用映射在一个数据上(非常好地解释了 btw)。如果我使用字典而不是l
浏览 1提问于2015-05-27得票数 8
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我想在下面的规则中用Python压缩一个列表：我想使用Python内置的map/reduce函数，该怎么做呢
浏览 0提问于2013-10-09得票数 0
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