pyspark.pandas.Series.is_monotonic¶
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財產
係列。is_monotonic¶ -
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
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- 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=ps。DataFrame({“日期”:(沒有一個,“1/1/2018”,“2/1/2018”,“3/1/2018”]})> > >df。日期。is_monotonic假
> > >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假
> > >爵士。指數。is_monotonic真正的
支持MultiIndex
> > >midx=ps。MultiIndex。from_tuples(…((“x”,“一個”),(“x”,“b”),(“y”,“c”),(“y”,' d '),(“z”,“e”)))> > >midxMultiIndex ([(' x ', ' a '),(' x ', ' b '),(' y ', ' c '),(' y ', ' d '),(' z ', ' e ')),)> > >midx。is_monotonic真正的
> > >midx=ps。MultiIndex。from_tuples(…((“z”,“一個”),(“z”,“b”),(“y”,“c”),(“y”,' d '),(“x”,“e”)))> > >midxMultiIndex ([(' z ', ' a '),(' z ', ' b '),(' y ', ' c '),(' y ', ' d '),(“x”、“e”),)> > >midx。is_monotonic假