pyspark.pandas.DataFrame.query¶
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DataFrame。查詢( expr:str,原地:bool=假 )→可選(pyspark.pandas.frame.DataFrame] ¶ -
查詢的列DataFrame布爾表達式。
請注意
內部列開始“__”前綴可以訪問,然而,他們不應該被訪問。
請注意
這個API代表火花SQL的語法是火花SQL。因此,熊貓等特定語法@不支持。如果你想要熊貓的語法,你可以解決
DataFrame.pandas_on_spark.apply_batch (),但你應該知道query_func將執行在不同的節點在一個分布式的方式。例如,使用@語法,確保變量是序列化的,例如,在關閉如下。> > >df=ps。DataFrame({“一個”:範圍(2000年),“B”:範圍(2000年)})> > >defquery_func(pdf):…全國礦工工會=1995年…返回pdf。查詢(“> @num”)> > >df。pandas_on_spark。apply_batch(query_func)一個B1996 1996 19961997 1997 19971998 1998 19981999 1999 1999
- 參數
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- expr str
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查詢字符串來評估。
您可以參考列名包含空間周圍的引號。
例如,如果你的一個列
一個一個你想和它b應該是,你的查詢“一個一個“+b。 - 原地 bool
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查詢是否應該修改數據或返回修改後的副本。
- 返回
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- DataFrame
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DataFrame造成所提供的查詢表達式。
例子
> > >df=ps。DataFrame({“一個”:範圍(1,6),…“B”:範圍(10,0,- - - - - -2),…“C C”:範圍(10,5,- - - - - -1)})> > >dfA B C C0 1 10 101 2 8 92 3 6 83 4 4 74 2 5 6
> > >df。查詢(“> B”)A B C C4 2 5 6
前麵的表達式是等價的
> > >df(df。一個>df。B]A B C C4 2 5 6
列在他們的名字空間,您可以使用撇號引用。
> > >df。查詢(B = = C C”)A B C C0 1 10 10
前麵的表達式是等價的
> > >df(df。B= =df(“C C”]]A B C C0 1 10 10