pyspark.pandas.DataFrame.applymap¶
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DataFrame。applymap( 函數:可調用的((任何],任何] )→pyspark.pandas.frame.DataFrame¶ -
一個函數應用於Dataframe elementwise。
這種方法適用於一個函數,接受每一個元素,並返回一個標量,DataFrame。
請注意
這個API函數執行一次來推斷的類型可能是非常昂貴的,例如,當聚合或排序後創建的數據集。
為了避免這種情況,指定返回類型
函數例如,如下:> > >def廣場(x)- >np。int32:…返回x* *2
pandas-on-Spark使用返回類型提示,不試圖推斷類型。
- 參數
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- 函數 可調用的
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Python函數,返回一個值從一個單一的值。
- 返回
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- DataFrame
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DataFrame轉換。
例子
> > >df=ps。DataFrame([[1,2.12),(3.356,4.567]])> > >df0 10 1.000 2.1201)3.356 - 4.567
> > >defstr_len(x)- >int:…返回len(str(x))> > >df。applymap(str_len)0 10 3 41 5 5
> > >def權力(x)- >浮動:…返回x* *2> > >df。applymap(權力)0 10 1.000000 4.4944001)11.262736 - 20.857489
你可以省略類型提示,讓pandas-on-Spark推斷它的類型。
> > >df。applymap(λx:x* *2)0 10 1.000000 4.4944001)11.262736 - 20.857489