測試數據自己瞎編的 需求：給現在df數據添加一列sid，要求這一列是和stock一一對應的整數 代碼如下： import pandas as pd test_data = {'stock': ['AAPL', 'GOOG', 'AMZN', 'AAPL', 'GOOG', 'AMZN ...

如代碼所示，判斷如果城市名中含有ing字段且年份為2016，則新列test值賦為1，否則為0. 另外Series類型也有apply函數，用法示例如下： import numpy as np import pandas as pd data = {'city ...

本來是一項很簡單的任務。。。但很容易忘記搞混。。所以還是記錄一下 方法一： 方法二： 對index進行更改： 按值排序 基本語法：by='name' 指定按該行/列來排序； 默認ascending=True，升序排序 ...

生成一個 DataFrame 新增一列 結果 ...

apply 是一個好方法. ...

data #dataframe對象 含有v1,v2兩列 data[sort(data$v1,index.return=TRUE)$ix,]　　#對data的數據按v1排列,v1須為numeric as.numeric() ...

查了好幾篇，太麻煩，我是想增加一列新列，而withclomns（“列名”“原有列存在的列”） 不是我想要的pass 用 lit 函數解決 導包很重要，不然找不到 import org.apache.spark.sql.functions.lit df.withCloumn("大寶麗 ...

例子 result = table1.join(table1,['字段'],"full").withColumn("名稱",col("字段")/col("字段")) 　　新增一列數據，數據的內容是col("字段")/col("字段") ...