pyspark.pandas.Index.is_monotonic_increasing

財產 索引。 is_monotonic_increasing

返回布爾值的對象是單調遞增的。

請注意

當前實現is_monotonic需要多次洗牌和總檢查本地和全球秩序,這可能是非常昂貴的。在多索引的情況下,所有的數據轉移到單個節點很容易導致內存不足錯誤現在。

請注意

禁用火花配置spark.sql.optimizer.nestedSchemaPruning.enabled如果你使用多索引pandas-on-Spark < 1.7.0 PySpark 3.1.1。

返回
is_monotonic bool

例子

> > >爵士=ps係列([“1/1/2018”,“3/1/2018”,“4/1/2018”])> > >爵士is_monotonic真正的
> > >df=psDataFrame({“日期”:(沒有一個,“1/1/2018”,“2/1/2018”,“3/1/2018”]})> > >df日期is_monotonic
> > >df指數is_monotonic真正的
> > >爵士=ps係列([1])> > >爵士is_monotonic真正的
> > >爵士=ps係列([])> > >爵士is_monotonic真正的
> > >爵士重命名(“一個”)to_frame()set_index(“一個”)指數is_monotonic真正的
> > >爵士=ps係列([5,4,3,2,1),指數=(1,2,3,4,5])> > >爵士is_monotonic
> > >爵士指數is_monotonic真正的

支持MultiIndex

> > >midx=psMultiIndexfrom_tuples(((“x”,“一個”),(“x”,“b”),(“y”,“c”),(“y”,' d '),(“z”,“e”)))> > >midxMultiIndex ([(' x ', ' a '),(' x ', ' b '),(' y ', ' c '),(' y ', ' d '),(' z ', ' e ')),)> > >midxis_monotonic真正的
> > >midx=psMultiIndexfrom_tuples(((“z”,“一個”),(“z”,“b”),(“y”,“c”),(“y”,' d '),(“x”,“e”)))> > >midxMultiIndex ([(' z ', ' a '),(' z ', ' b '),(' y ', ' c '),(' y ', ' d '),(“x”、“e”),)> > >midxis_monotonic