迭代Pyspark dataframe的列，并根据条件填充新列
的方法如下：
- 首先，导入必要的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when- 创建一个SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("Column Iteration").getOrCreate()- 创建一个示例的Pyspark dataframe：
data = [("John", 25), ("Alice", 30), ("Bob", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
df.show()输出：
+-----+---+
| Name|Age|
+-----+---+
| John| 25|
|Alice| 30|
| Bob| 35|
+-----+---+- 迭代列并根据条件填充新列：
new_df = df
columns = df.columns
for column in columns:
new_column = column + "_new"
new_df = new_df.withColumn(new_column, when(df[column] > 30, "High").otherwise("Low"))
new_df.show()输出：
+-----+---+--------+--------+
| Name|Age|Name_new|Age_new |
+-----+---+--------+--------+
| John| 25| Low| Low|
|Alice| 30| Low| Low|
| Bob| 35| High| High|
+-----+---+--------+--------+在上述代码中，我们首先创建了一个新的dataframe new_df，然后使用withColumn方法迭代原始dataframe的每一列。对于每一列，我们创建一个新的列名 new_column，并使用when函数根据条件填充新列的值。在这个例子中，我们根据年龄是否大于30来填充新列的值，如果大于30，则填充为"High"，否则填充为"Low"。
这是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行更复杂的列迭代和条件填充操作。关于Pyspark dataframe的更多操作和函数，请参考腾讯云的相关产品和文档：
相关·内容
有没有办法用pyspark 2.1.0创建/填充列，其中列的名称是另一个列的值？我尝试了以下几种方法
def createNewColumnsFromValues(dataFrame, colName, targetColName):
"""
Set value of column colName to targetColName's value
"""
cols = dataFrame.columns
#df = dataFrame.withColumn(f.col(colName), f.col(targetCol
浏览 0提问于2018-09-13得票数 1
目的:实现此查询 select *,
case when new_x != x or new_y != y then 'some_status_change' else cdc_status end as cdc_status
from dataframe where cdc_status = 'noUpdateRequired' 我正在尝试使用pyspark(3.0.0)和spark(2.4.4)来实现这个逻辑，我现在有这个 df = df.withColumn("cdc_status",
浏览 100提问于2021-05-06得票数 0
回答已采纳
2回答
你好，我有一个PySpark dataframe。因此，我想从具有特殊条件的不同行中添加两列。其中一列是日期类型。
以下是数据的示例：
--------------------------------
| flag| date | diff |
--------------------------------
| 1 | 2014-05-31 | 0 |
--------------------------------
| 2 | 2014-06-02 | 2 |
--------------------------------
|
浏览 0提问于2019-02-19得票数 0
回答已采纳
当我迭代地将500多个列添加到我的pyspark中时，我遇到了堆栈溢出错误。所以我包括了检查点。检查站帮不上忙。因此，我创建了下面的玩具应用程序来测试我的检查点是否正常工作。在这个例子中，我所做的就是一次又一次地复制原始列来迭代地创建列。我坚持，检查点和计数每10个迭代。我注意到我的dataframe.rdd.isCheckpointed()总是返回False。我可以验证检查点文件夹确实是在磁盘上创建和填充的。我在用哥库德的dataproc
这是我的代码：
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark import Stora
浏览 1提问于2017-11-16得票数 1
回答已采纳
我必须对dataframe的"activity“列执行group和pivot操作，并用"quantity”列之和填充由pivot产生的新列。但是，其中一个活动列必须使用“成本”列的总和填充。
分组和支点之前的数据帧：
+----+-----------+-----------+-----------+-----------+
| id | quantity | cost | activity | category |
+----+-----------+-----------+-----------+-----------+
| 1 | 2
浏览 1提问于2022-08-01得票数 0
回答已采纳
我在一个名为“source_data”的相对文件夹中有两个JSON文件
"source_data/data1.json"
{
"name": "John Doe",
"age": 32,
"address": "ZYZ - Heaven"
}
"source_data/data2.json"
{
"userName": "jdoe",
"password": "passwor
浏览 1提问于2021-02-11得票数 0
回答已采纳
我正在使用PySpark，并且需要将DataFrame中的每一行转换为JSON文件(在s3中)，最好使用选定列的值来命名该文件。
我不知道该怎么做。任何帮助都将不胜感激。
浏览 10提问于2019-08-05得票数 0
1回答
我有一个pyspark dataframe列，其中包含以下数据。 Column 1
A1,A2
B1
C1,C2
D2 我必须根据逗号将这一列分成2列。输出应如下所示。 Column 1 Column 2
A1 A2
B1
C1 C2
D2 我尝试使用split()函数，但是我的B1和D2被填充到第一列而不是第二列，有没有办法实现上面的输出呢？
浏览 5提问于2020-04-11得票数 1
回答已采纳
5回答
查看新的spark API，还不清楚是否有可能修改DataFrame列。
如何更改数据文件的行x列y中的值？
在pandas中，这将是：
df.ix[x,y] = new_value
编辑：合并下面所说的内容，您不能修改现有的数据格式，因为它是不可变的，但是您可以返回一个新的数据格式，并进行所需的修改。
如果只想根据条件替换列中的值，如np.where
from pyspark.sql import functions as F
update_func = (F.when(F.col('update_col') == replace_val, new_value)
浏览 12提问于2015-03-17得票数 95
回答已采纳
我知道PySpark DataFrames是不可变的，所以我想创建一个新列，该列是根据应用到PySpark DataFrame的现有列的转换生成的。我的数据太大了，无法使用collect()。
该列是唯一int列表(在给定列表中不重复int)，例如：
[1]
[1,2]
[1,2,3]
[2,3]
上面是一个玩具例子，因为我的实际DataFrame有一个最大长度为52个唯一ints的列表。我想要生成一个列，它遍历ints列表并为每个循环删除一个元素。要删除的元素将从所有列表中的唯一元素集合中删除，在本例中为[1,2,3]。
因此，对于第一次迭代：
删除元素1，结果如下：
[]
[2]
[2,3
浏览 9提问于2017-01-12得票数 1
回答已采纳
2回答
从列表中添加列的pySpark
、、、、
我有一个数据文件名，并希望根据列表中的值向它添加列。
我的值列表将从3-50个值变化。我是pySpark新手，我试图将这些值作为新列(空)附加到我的df中。
我看到了关于如何将一列添加到dataframe中的推荐代码，而不是从列表中添加多列的代码。
mylist = ['ConformedLeaseRecoveryTypeId', 'ConformedLeaseStatusId', 'ConformedLeaseTypeId', 'ConformedLeaseRecoveryTypeName', 'ConformedLea
浏览 2提问于2020-05-12得票数 1
回答已采纳
我有一个由4列组成的DataFrame。假设它是A、B、C和D。我想排除列B的值为“NONE”或“NOTHING”的行。我知道如何使用UDF来做到这一点，但我很好奇如何在lambda匿名函数中做到这一点。
我的DataFrame是df，我的udf如下：
from pyspark.sql.functions import udf
def B_field(B_field_value):
if B_field_value == 'NONE' or B_field_value == 'NOTHING':
return True
udf_B = udf(
浏览 4提问于2017-03-28得票数 0
我有一个带有n个cols的percentage ( df )，我想要生成另一个n cols的df，其中每一列都记录相应的原始df列中的b/w连续行的百分比差。新df中的列标题应该是旧dataframe + "_diff“中相应的列标题。使用下面的代码，我可以为原始df中的每一列生成百分比变化的新列，但无法将它们插入具有适当列标题的新df中：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
import pyspark.sql.functions as func
spark = (Sp
浏览 0提问于2018-05-31得票数 0
回答已采纳
? ? 我有一个带有一些列(col1，col2，col3，col4，col5...till 32)的spark数据帧，现在我已经创建了一个函数(udf)，它接受两个输入参数并返回一些浮点值。 现在我想创建新的列(按升序排列，如col33、col32、col33、col34..)使用上述函数时，一个参数增加，另一个参数不变 def fun(col1,col2):
if true:
do someting
else:
do someting 我已将此函数转换为udf udf_func = udf(fun,Floatype()) 现在我想用这个函
浏览 44提问于2020-09-02得票数 0
我有一个PySpark DataFrame，我尝试过许多示例，演示如何使用现有列创建一个基于操作的新列，但它们似乎都不起作用。
因此，我有一个问题：̶w̶o̶：
1-为什么这段代码不能工作？
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext
import pyspark.sql.functions as F
sc = SparkContext()
sqlContext = SQLContext(sc)
a = sqlContext.createDataFrame([(5, 5, 3)
浏览 0提问于2017-06-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用的是PySpark版本3.0.1。我正在将csv文件读取为具有2个日期列的PySpark数据帧。但是，当我尝试打印模式时，两列都被填充为字符串类型。 ? ? 上面附加的屏幕截图是Dataframe和Dataframe模式。 如何使用pyspark将date列中的行值转换为时间戳格式？ 我已经尝试了很多东西，但所有的代码都需要当前的格式，但如何转换为正确的时间戳，如果我不知道什么格式的csv文件。 我也尝试过下面的代码，但这是在创建一个空值的新列 df1 = df.withColumn('datetime', col('joining_date&#
浏览 16提问于2020-12-30得票数 2
3回答
假设我有以下玩具dataframe：
# Import pandas library
import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age'])
# print dataframe.
df
我创建了一个空列，我想
浏览 1提问于2019-08-15得票数 4
我正在尝试检查pyspark dataframe中的条件，并将值添加到如下所示的列中：
DF：
cd id Location
A A A
A AA A
A AAA
A B B
A BB B
A BBB
预期输出：
cd id Location
A A A
A AA A
A AAA New_Loc
A B B
A BB B
A BBB New_Loc
我尝试使用下面的pyspark转换来填充
df
浏览 20提问于2020-05-15得票数 0
回答已采纳
3回答
我想知道是否有一种简洁的方法可以在SparkR中删除DataFrame的列，例如在pyspark中的df.drop("column_name")。
这是我能得到的最接近的：
df <- new("DataFrame",
sdf=SparkR:::callJMethod(df@sdf, "drop", "column_name"),
isCached=FALSE)
浏览 11提问于2015-09-18得票数 2
回答已采纳
我希望找到每列的1%le和99%le，并删除各自的pyspark dataframe行。谢谢
浏览 2提问于2017-05-18得票数 0
我正在使用PySpark通过下面的JDBC命令向PostgreSQL数据库写入一个DataFrame。如何获取插入的行id？它被设置为具有自动增量的标识列。
我使用的是下面的命令，而不是单独插入每一行的for循环。
df.write.jdbc(url=url, table="table1", mode=mode, properties=properties)
我知道我可以使用monotonicallyIncreasingId并在Spark中设置in，但我正在寻找DB处理分配的替代方案，但我想让他的in返回到其他DataFrames中使用。
我在文档中没有找到这个。
浏览 2提问于2019-09-18得票数 2
1回答
我正在使用pyspark dataframe，我想添加一个列，看看单词是名词、动词、ADJ、ADV、ADP、PROPN，使用的是pyspark还是nltk.pos_tag
这是pyspark表。
------------------------
| event_dt | words |
------------------------
| 2020-09-02 | mifi |
| 2020-09-02 | hotspot |
| 2020-09-03 | service |
| 2020-09-03 | word |
| 2020-09-03 | plan |
这两
浏览 5提问于2020-11-03得票数 0
我想使用PySpark (Spark1.6.2)对存在于Hive表中的数值数据执行主成分分析(PCA)。我能够将Hive表导入到：
>>> from pyspark.sql import HiveContext
>>> hiveContext = HiveContext(sc)
>>> dataframe = hiveContext.sql("SELECT * FROM my_table")
>>> type(dataframe)
<class 'pyspark.sql.dataframe.D
浏览 1提问于2016-10-06得票数 4
回答已采纳
我有一台Dataframe ID | program |
--------|-----------|
53-8975 | null |
53-9875 | null |
53A7569 | |
53-9456 | XXXX |
53-9875 | |
--------------------- ID和program是String。我想用字母K填充program列中的所有null或""，如果ID列中的第四个数字是9。例如： 我有两个ID，第4个是9: 53-9875，53-9456，pro
浏览 46提问于2019-09-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我将df作为一个pyspark.sql.dataframe.DataFrame导入到Databricks中。在这个df中，我有3列(我已经证实它们是字符串)，我希望将它们连接起来。我试过先使用一个简单的"+“函数。
df["fullname"] = df["firstname"] + df["middlename"] + df["lastname"]
但是我一直收到错误"'DataFrame‘对象不支持项分配“。因此，我试图在每一列后面添加.astype(str)，但没有结果。最后，我尝试简单地添加另一列，
浏览 1提问于2022-12-02得票数 0
1回答
减少方法是否需要初始化程序？
、、、、
我试图将任意数量的PySpark数据添加到一起。下面的union_all函数尝试这样做：
from functools import reduce
from pyspark.sql import DataFrame
def union_all(*dfs):
return reduce(DataFrame.union, dfs)
求值时，它返回一个TypeError
TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value
下面的线程覆盖相同的TypeError，但适用于不同的情况(在一系列整数上使用lambda函数)：
浏览 2提问于2020-12-18得票数 0
回答已采纳
1回答
很抱歉标题太长了，但正如网站所建议的那样，这是我的问题。在编写PySpark DataFrame时，我希望从DataFrame的Date列中提取天数，并将其添加到名为new_df的新DataFrame中。所以我写到：
new_df = new_df.withColumn('Days', df.select(dayofyear(df['Date']))['dayofyear(Date)'])
但是我得到了一个例外，那就是“解决了的属性(日期)#5502从.”(信息太长)。但当我用：
new_df = new_df.withColumn('D
浏览 4提问于2020-11-11得票数 0
回答已采纳
我正在尝试将数据从Delta加载到pyspark dataframe。
path_to_data = 's3://mybucket/daily_data/'
df = spark.read.format("delta").load(path_to_data)
现在，基础数据按日期划分为
s3://mybucket/daily_data/
dt=2020-06-12
dt=2020-06-13
...
dt=2020-06-22
是否有一种方法可以优化，给定：
只需要特定的日期范围，列的子集只需要
目前，我尝试的方法是：
df.re
浏览 2提问于2020-06-23得票数 4
10回答
我有一个火花DataFrame (使用PySpark 1.5.1)，并希望添加一个新的列。
我尝试过以下几种方法，但都没有成功：
type(randomed_hours) # => list
# Create in Python and transform to RDD
new_col = pd.DataFrame(randomed_hours, columns=['new_col'])
spark_new_col = sqlContext.createDataFrame(new_col)
my_df_spark.withColumn("hours"
浏览 13提问于2015-11-12得票数 179
回答已采纳
2回答
如何根据大小更改列值
、、、
我在PySpark设置中有一个dataframe。我想更改一个列，比如它叫做A，它的数据类型是"string“。我想根据它们的长度来改变它的价值。特别是，如果一行中只有一个字符，则希望将0连接到末尾。否则，我们取默认值。“修改”列的名称必须仍然是A。这是用于使用PySpark3的木星笔记本。
这就是我迄今尝试过的：
df = df.withColumn("A", when(size(df.col("A")) == 1, concat(df.col("A"), lit("0"))).otherwise(df.col("
浏览 2提问于2019-06-17得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个具有以下数据(所有列都有字符串数据类型)的Pyspark (原始数据)：
id Value
1 103
2 1504
3 1
我需要在value列中创建一个新的带有填充的修改的dataframe，这样该列的长度应该是4字符。如果长度小于4个字符，则在数据中添加0，如下所示：
id Value
1 0103
2 1504
3 0001
有人能帮我吗？
浏览 2提问于2017-07-30得票数 11
我正在和Spark和PySpark一起工作。我正在尝试实现与以下伪代码等效的结果：
df = df.withColumn('new_column',
IF fruit1 == fruit2 THEN 1, ELSE 0. IF fruit1 IS NULL OR fruit2 IS NULL 3.)
我正在尝试用PySpark来做这件事，但是我不确定它的语法。有什么建议吗？我查看了expr()，但无法让它正常工作。
请注意，df是一个pyspark.sql.dataframe.DataFrame。
浏览 0提问于2016-10-21得票数 57
回答已采纳
我有一个问题，我需要动态更新星火数据中的列。
基本上，我需要遍历列列表，如果列已经存在于列表中，将其重命名为该列加上它的索引。
我尝试的代码如下所示：
def dup_cols(df):
for i, icol in enumerate(df.columns):
for x, xcol in enumerate(df.columns):
if icol == xcol and i != x:
df = df.withColumnsRenamed(xcol, xcol + '_' + str(x))
return df
但这个名称按名称
浏览 0提问于2018-12-13得票数 5
回答已采纳
我有一个有两列的pyspark dataframe。如果另一列中的行值为空，我想用固定值填充一列。因此，在customer_df中，如果customer_address为null，则将城市列填充为“unknown” 我在试这个 customer_df = customer_df.withColumn('city',when(customer_df.customer_address == '','unknown') 但这会导致语法错误。我在这里遗漏了什么？提前感谢
浏览 172提问于2020-09-26得票数 0
回答已采纳
我有两个清单
List1=['curentColumnName1','curentColumnName2','currentColumnName3']
List2=['newColumnName1','newColumnName2','newColumnName3']
它们是包含所有列的dataframe df。
我想要检查是否在dataframe中存在列'curentColumnName1，如果是，那么将其重命名为newColumnName1，如果所有列都存在于dataframe中，则需要
浏览 1提问于2022-08-18得票数 0
2回答
我想要创建一个DataFrame，它将电影的类型分解为单独的列，对于属于这种类型的电影，每个单独的类型列的值为1。
从这个
对于这个
我正在使用Databricks PySpark。非常感谢！
浏览 4提问于2022-01-27得票数 0
回答已采纳
我的输入是pyspark中的dataframe列，它只有一个列DETAIL_REC。
detail_df.show()
DETAIL_REC
================================
ABC12345678ABC98765543ABC98762345
detail_df.printSchema()
root
|-- DETAIL_REC: string(nullable =true)
对于每11个字符/字符串，它必须位于下一行的dataframe中，以便下游进程使用它。
预期输出应在dataframe中为多行。
DETAIL_REC (No spaces lines
浏览 2提问于2022-03-04得票数 1
回答已采纳
我已经创建了一个带有模式的空数据帧。我正在尝试将新数据帧中的列添加到for循环中的现有列中。
K schema -|ID|DATE|报告ID|SUBMITTEDDATE|
for(data <- 0 to range-1){
val c = df2.select(substring(col("value"), str(data)._2, str(data)._3).alias(str(data)._1)).toDF()
//c.show()
k = c.withColumn(str(data)._1, c(str(data)._1))
}
k.show()
但
浏览 5提问于2017-10-03得票数 0
我有2个数据，其中一个由1列整数组成，第2列由3列(integer_start、integer_end、have )组成。
dataframes及其列
dataframe1 -> integer
dataframe2 -> integer_start, integer_end, animal
因此，我想要做的是加入这两个数据格式，这样如果
dataframe1.integer is in between dataframe2.integer_start and dataframe2.integer_end
取出dataframe1.整数和相应的dataframe2。动物，并放入一
浏览 3提问于2020-01-06得票数 1
我有一个像这样的PySpark数据
+----------+--------+----------+----------+
|id_ | p |d1 | d2 |
+----------+--------+----------+----------+
| 1 | A |2018-09-26|2018-10-26|
| 2 | B |2018-06-21|2018-07-19|
| 2 | B |2018-08-13|2018-10-07|
| 2 | B
浏览 0提问于2019-07-17得票数 1
回答已采纳
我在PySpark中有两个数据帧，如下所示： Dataframe A:总共1000条记录 +-----+
|Name |
+-----+
| a|
| b|
| c|
+-----+ Dataframe B:共3条记录 +-----+
|Zip |
+-----+
|06905|
|06901|
|06902|
+-----+ 我需要在Dataframe A中添加一个名为Zip的新列，并使用从Dataframe B中随机选择的值填充这些值。因此，Dataframe A将如下所示： +-----+-----+
|Name |Zip |
+-----+-----+
|
浏览 12提问于2021-02-10得票数 2
回答已采纳
如果想要在我的dataframe中添加一个列来标记一个条件是否满足，但是我不知道如何解决这个问题。
假设在dataframe上，我们有同名的学生，但是我只想在他们的成绩超过5的时候才给他们打分，而忽略那些5年级以下的学生。
就像这样：
在此之前：
之后：
我可以使用Pandas或Pyspark作为库。
浏览 5提问于2022-07-27得票数 0
回答已采纳
1回答
在Postgres中，我有一个名为"mytable“的表，其中有两个列，id (bigint)和value (varchar(255))。
id使用nextval('my_sequence')从序列中获取其值。
PySpark应用程序接受一个dataframe并使用postgresql(PostgreSQL42.1.4.jar)将数据插入到"mytable“中。我使用以下方法创建id列：
df.withColumn('id', lit("nextval('my_sequence')"))
Postgres将该列解释
浏览 0提问于2018-01-21得票数 2
回答已采纳
我正在尝试理解DataFrame列类型。当然，DataFrame不是一个物化的对象，它只是一组Spark的指令，将来要转换成代码。但我认为，这个类型列表代表了在执行操作时JVM中可能出现的对象类型。
import pyspark
import pyspark.sql.types as T
import pyspark.sql.functions as F
data = [0, 3, 0, 4]
d = {}
d['DenseVector'] = pyspark.ml.linalg.DenseVector(data)
d['old_DenseVector'] =
浏览 1提问于2016-07-31得票数 7
回答已采纳
我正在尝试从pyspark dataframe中获取空值的行。在pandas中，我可以在数据帧上使用isnull()来实现这一点：
df = df[df.isnull().any(axis=1)]
但在PySpark的情况下，当我运行以下命令时，它显示Attributeerror：
df.filter(df.isNull())
AttributeError：'DataFrame‘对象没有属性'isNull’。
如何在不对每一列进行检查的情况下获取具有空值的行？
浏览 25提问于2018-11-27得票数 5
我想在pyspark dataframe上填充一个新列，其中包含一系列数字，大约重复一次。相同的次数取决于df的大小。现在，我使用下面的代码生成1到3之间的随机数并填充新列。问题是每个数字重复的次数不相等。 df = df1.withColumn("random", func.round(rand()*(3-1)+1,0).cast('integer'))
浏览 16提问于2021-04-27得票数 0
我有一个spark数据帧 import pandas as pd
foo = pd.DataFrame({'id': [1,1,2,2,2], 'col': ['a','b','a','a','b'], 'value': [1,5,2,3,4],
'col_b': ['a','c','a','a','c']}) 我想用value列的max创建一个新列，按id分组。但我希望
浏览 31提问于2021-01-16得票数 0
回答已采纳
3回答
正如web上的 中所提到的，向现有DataFrame添加新列并不简单。不幸的是，拥有这种功能是很重要的(尽管它在分布式环境中效率很低)，尤其是在尝试使用unionAll连接两个DataFrame时。
将null列添加到DataFrame以简化unionAll的最优雅的解决方法是什么
我的版本是这样的：
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.functions import UserDefinedFunction
to_none = UserDefinedFunction(lambda x: None, StringT
浏览 0提问于2015-10-09得票数 63
回答已采纳
我有以下数据，D1和D2。
# importing sparksession from pyspark.sql module
from pyspark.sql import SparkSession
# creating sparksession and giving an app name
spark = SparkSession.builder.appName('sparkdf').getOrCreate()
# list of employee data
data = [["1", "sravan", "1",
浏览 2提问于2022-08-31得票数 1
我正在将一些用熊猫编写的代码转换为PySpark。该代码有许多for循环，用于根据用户指定的输入创建可变数量的列。
我使用的是Spark 1.6.x，其中包含以下示例代码：
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql import functions as F
import pandas as pd
import numpy as np
# create a Pandas DataFrame, then convert to Spark DataFrame
test = sqlContext.createDataFrame(pd.D
浏览 1提问于2016-10-15得票数 9
回答已采纳
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
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
