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Dissociez un DataFrame d’un format large au format long, en laissant éventuellement les colonnes d’identificateur définies. Il s’agit de l’inverse, groupBy(...).pivot(...).agg(...)à l’exception de l’agrégation, qui ne peut pas être inversée.
melt est un alias pour unpivot.
Syntaxe
melt(ids: Union["ColumnOrName", List["ColumnOrName"], Tuple["ColumnOrName", ...]], values: Optional[Union["ColumnOrName", List["ColumnOrName"], Tuple["ColumnOrName", ...]]], variableColumnName: str, valueColumnName: str)
Paramètres
| Paramètre | Type | Description |
|---|---|---|
ids |
str, Column, tuple, list, optional | Colonnes à utiliser en tant qu’identificateurs. Il peut s’agir d’une seule colonne ou d’un nom de colonne, ou d’une liste ou d’un tuple pour plusieurs colonnes. |
values |
str, Column, tuple, list, optional | Colonne(s) à dissocier. Il peut s’agir d’une seule colonne ou d’un nom de colonne, ou d’une liste ou d’un tuple pour plusieurs colonnes. Si ce n’est pas spécifié ou vide, utilisez toutes les colonnes qui ne sont pas définies comme ids. |
variableColumnName |
str | Nom de la colonne variable. |
valueColumnName |
str | Nom de la colonne valeur. |
Retours
DataFrame: DataFrame non croisé dynamique.
Remarques
Prend en charge Spark Connect.