2回答
我有一个Python语言的DataFrame，如下所示，它呈现了客户的协议： df = pd.DataFrame({"ID" : [1,2,1,1,3],active", "finished", "finished",
"active", "finished"]}) 我需要在Python中编写函数的合同数量(NumAg)和金额(AmAg) 2.每个
浏览 22提问于2020-12-11得票数 0
1回答
所以，我想知道如何使用invoke函数来实现这一点。spark_dataframe(iris_tbl) %>%
invoke("groupBy", "Species", list()) %并纠结于如何编写聚合表达式？
浏览 2提问于2017-01-25得票数 2
2回答
我每分钟都在尝试使用Spark streaming (从Kafka读取)来聚合和查找一些指标。我能够汇总那一分钟的数据。如何确保我可以拥有当天的存储桶，并将当天所有分钟的总和求和？
浏览 0提问于2017-04-20得票数 3
是的，我知道注释中的代码可以作为一种方法提取，但是每次编写这样的两个重载有点让人费解。注意，在像functor这样的函数中可以有其他参数，而不是DoSomething。结果DoSomething(Func<Parameter，Result>函子){ //做某事构造参数返回函子(参数)；}DoSomething(动作函子){ //做某事构造参数函子(参数)；}
更复杂的变体如果functor调用在using块中，那么如何在不重复代码的
浏览 2提问于2016-03-09得票数 2
回答已采纳
在Spark中，在DataFrame应用程序接口中是否有可用于RDD的aggregateByKey方法的等价物？
浏览 99提问于2019-05-28得票数 -1
回答已采纳
我需要编写一个复杂的函数来评估熊猫中DataFrame的一个新专栏。此函数必须使用来自此DataFrame的多列(超过10列)的数据。我不想使用for循环来迭代行，因为它的性能很差。
这个问题有什么聪明的解决办法吗？
浏览 4提问于2022-02-23得票数 1
回答已采纳
我有一只熊猫DataFrame，有两个浮动栏，col_x和col_y。这可以用自定义聚合函数来完成吗？我试着做这样的事情：
return sum(x * y) / sum(x)
result = df.agg(aggregation_fu
浏览 1提问于2020-09-29得票数 2
回答已采纳
3回答
函子是如何有用的？
、、、
我们知道，任何具有map方法的泛型类型map都是函子，它符合某些。例如，List[_]、Option[_]和F[A] = Env => A是函子。我只是想知道这个函子抽象是否有意义。我怎么能利用它们是函子的事实呢？你能给出一个非平凡计算的例子吗?这将使用map并且实际上是有用的？
浏览 6提问于2016-06-20得票数 6
回答已采纳
1回答
|0 |你看，这个等级是1,2,3,4，如果我能把它变成4,3,2,1，它看起来就像我得到的数据.如何逆转呢
浏览 2提问于2020-08-06得票数 1
回答已采纳
def my_per_group_func(temp):
return a, b, c, d
我这里的问题是，如何将“输出”聚合回具有一些列名的数据帧(显然，数据帧的索引是group_id)？通常，我要做的是使用聚合函数
但这里的问题是，my_per_group_func在这里非常复杂，它
浏览 1提问于2017-02-10得票数 2
1回答
现在，我试图建立一个简化的随机单体，以了解它是如何工作的。随机发生器现在，让我们编写一个函数，在单位方格中生成一个随机点。现在我们可以写一个函数来生成一个随机点。唯一的问题是我们编写randomDouble来构建randomPoint。我们没有一个通用工具来组合产
浏览 7提问于2014-09-06得票数 18
2回答
然而，在更复杂的情况下，需要进行彻底的测试。我正在尝试编写一个QuickCheck属性来测试这个简单的属性。显然，我不能用每个Applicative函子来尝试它！因此，在这里测试某些函子上的似乎是明智的。有两个困难：
我如何比较结果？
浏览 3提问于2016-01-21得票数 9
2回答
我想编写一个模块(在Ocaml 3.12中)，它能够将变体类型定义为现有不同类型的聚合看起来可能是这样的：module Composite ( T0 : sig type t end ) ( T1 : sig type t end ) = end
第一个困难:如何将函子的变量列表传递给“复合”模块？edit
浏览 2提问于2012-04-28得票数 1
回答已采纳
1回答
我希望将存储在pyspark.sql.dataframe.DataFrame "ddf“中的事务按列"key”分组，该列指示事务的来源(在本例中为customer )。这将允许我快速加载密钥上的所有事务，并在不重新运行分组的情况下开发复杂的自定义聚合器。
如何创建嵌套模式并将其写入磁盘？
浏览 6提问于2016-05-14得票数 0
回答已采纳
我有一个Dataframe，我从csv文件中获得了我想选择这个Dataframe的一些行并创建一个新的Dataframe，但是选择这些行的逻辑很复杂此筛选器逻辑仅使用来自该行的数据，而不使用来自Dataframe中任何其他行的数据。那么，如何使用这个过滤器函数来创建一个新的Dataframe，从而从这个Dataframe中选择行呢？
浏览 2提问于2021-12-22得票数 0
1回答
有人能指出一些特定于String数据流(而不是Stream )的示例，说明如何编写拆分器和聚合器吗？对不起，这个问题很长，我会在需要的时候澄清。谢谢!
浏览 5提问于2017-01-16得票数 0
回答已采纳
2回答
如何指定自定义聚合函数，使其在pandas.DataFrame.aggregate的列表参数中使用时行为正确import pandas as pddf = pd.DataFrame(index=range(10))df['b'] = [ 1 -2 * x for在聚合函数规范列表上进行聚合不是一个问题：
de
浏览 4提问于2019-02-26得票数 4
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
