转自：https://blog.csdn.net/lambsnow/article/details/78517340 ...

Image对象有crop功能，也就是图像切割功能，但是使用opencv读取图像的时候，图像转换为了np.adarray类型，该类型无法使用crop功能，需要进行类型转换，所以使用下面的转换方式进行转换： numpy.array(img) img对象转化 ...

一、dict生成DataFrame 1、如果只有一个dict，即一行dataframe数据 2、多行dataframe 二、pandas转换为dict 使用方法df.to_dict() 参数：'dict' (默认) ，'list'，'series ...

1.dataframe转成numpy array 把Pandas中的dataframe转成numpy中的array df=df.values 2.series和dataframe转换 import pandas as pd //y_pred是ndarray //将ndarray转为 ...

一个ndarray是一个多维同类数据容器。每一个数组有一个dtype属性，用来描述数组的数据类型。 Series是一种一维数组型对象，包含了一个值序列，并且包含了数据标签----索引（index）。 DataFrame每一列可以是不同类型，即有行索引，又有列索引，可以被是为一个共享相同索引 ...

参考：https://www.cnblogs.com/starwater/p/6841807.html 在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 共性： 1、RDD、DataFrame ...

RDD、DataFrame与DataSet三者有许多的共性，都有各自使用的场景，常常需要在三者之间进行转换 DataFrame/Dataset 转 RDD： val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd RDD 转 DataFrame： // 一般 ...

Rdd转DataFrame from pyspark.sql.types import * from pyspark import SparkContext,SparkConf from pyspark.sql import SparkSession spark ...