pyspark.pandas.Series.asof¶
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係列。asof( 在哪裏:聯盟(任何,列表] )→聯盟(整數、浮點數、保齡球、str字節,小數。十進製、datetime。日期,日期時間。datetime,沒有,pyspark.pandas.series.Series]¶ -
返回最後一行(s)沒有任何nan在哪裏。
最後一行(為每個元素在哪裏,如果列表)沒有任何NaN。
如果沒有好的值,返回NaN。
請注意
這個API是依賴
Index.is_monotonic_increasing ()這是昂貴的。- 參數
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- 在哪裏 類數組的索引或索引
- 返回
-
- 標量或係列
-
還可以是:
標量:當自我是一個係列,在哪裏是一個標量
係列:當自我是一個係列,在哪裏是一個數組類
返回標量或係列
筆記
假定為分類指標。提出了如果不是這種情況,配置的計算。eager_check”是正確的。如果計算。eager_check是假的pandas-on-Spark隻是忽略indec收益並執行的順序
例子
> > >年代=ps。係列([1,2,np。南,4),指數=(10,20.,30.,40])> > >年代十1.0二十2.030日南四十4.0dtype: float64
一個標量在哪裏。
> > >年代。asof(20.)2.0
對一個序列在哪裏,返回一個係列。第一個值是南,因為第一個元素在哪裏在第一個索引值。
> > >年代。asof([5,20.])。sort_index()5南二十2.0dtype: float64
不考慮缺失值。下麵是
2.0,不是南,盡管南的索引位置30.。> > >年代。asof(30.)2.0
> > >年代=ps。係列([1,2,np。南,4),指數=(10,30.,20.,40])> > >與ps。option_context(“compute.eager_check”,假):…年代。asof(20.)…1.0