用法:
static MultiIndex.from_frame(df: pyspark.pandas.frame.DataFrame, names: Optional[List[Union[Any, Tuple[Any, …]]]] = None) → pyspark.pandas.indexes.multi.MultiIndex
从 DataFrame 创建一个 MultiIndex。
- df: DataFrame
要转换为 MultiIndex 的 DataFrame。
- names:list-like,可选
如果没有提供名称,则使用列名,如果列是 MultiIndex,则使用列名的元组。如果是序列,则用给定的序列覆盖名称。
- 多索引
给定 DataFrame 的 MultiIndex 表示。
参数:
返回:
例子:
>>> df = ps.DataFrame([['HI', 'Temp'], ['HI', 'Precip'], ... ['NJ', 'Temp'], ['NJ', 'Precip']], ... columns=['a', 'b']) >>> df a b 0 HI Temp 1 HI Precip 2 NJ Temp 3 NJ Precip
>>> ps.MultiIndex.from_frame(df) MultiIndex([('HI', 'Temp'), ('HI', 'Precip'), ('NJ', 'Temp'), ('NJ', 'Precip')], names=['a', 'b'])
使用显式名称,而不是列名
>>> ps.MultiIndex.from_frame(df, names=['state', 'observation']) MultiIndex([('HI', 'Temp'), ('HI', 'Precip'), ('NJ', 'Temp'), ('NJ', 'Precip')], names=['state', 'observation'])
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- Python pyspark.pandas.MultiIndex.levshape用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.T用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.append用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.shape用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.nlevels用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.symmetric_difference用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.min用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.equals用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.size用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.union用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.unique用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.repeat用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.ndim用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.to_numpy用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.droplevel用法及代码示例
- Python pyspark.pandas.MultiIndex.astype用法及代码示例
注:本文由堆栈答案筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.MultiIndex.from_frame。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文的传播和使用请遵循“署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)”协议。