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Transpose un DataFrame de sorte que les valeurs de la colonne d’index spécifiée deviennent les nouvelles colonnes du DataFrame. Si aucune colonne d’index n’est fournie, la première colonne est utilisée comme valeur par défaut.
Syntaxe
transpose(indexColumn: Optional["ColumnOrName"] = None)
Paramètres
| Paramètre | Type | Description |
|---|---|---|
indexColumn |
str ou Colonne, facultatif | Colonne unique qui sera traitée comme l’index de l’opération de transpose. Cette colonne sera utilisée pour transformer le DataFrame de sorte que les valeurs de l’indexColumn deviennent les nouvelles colonnes dans le DataFrame transpose. S’il n’est pas fourni, la première colonne du DataFrame est utilisée comme valeur par défaut. |
Retours
DataFrame: DataFrame transpose.
Remarques
- Toutes les colonnes à l’exception de la colonne d’index doivent partager un type de données moins commun. Sauf s’il s’agit du même type de données, toutes les colonnes sont converties en type de données commun le plus proche.
- Nom de la colonne dans laquelle les noms de colonnes d’origine sont convertis par défaut en « clé ».
- Les valeurs null dans la colonne d’index sont exclues des noms de colonnes de la table transposee, qui sont classées dans l’ordre croissant.
Prend en charge Spark Connect.
Exemples
df = spark.createDataFrame(
[("A", 1, 2), ("B", 3, 4)],
["id", "val1", "val2"],
)
df.show()
# +---+----+----+
# | id|val1|val2|
# +---+----+----+
# | A| 1| 2|
# | B| 3| 4|
# +---+----+----+
df.transpose().show()
# +----+---+---+
# | key| A| B|
# +----+---+---+
# |val1| 1| 3|
# |val2| 2| 4|
# +----+---+---+
df.transpose(df.id).show()
# +----+---+---+
# | key| A| B|
# +----+---+---+
# |val1| 1| 3|
# |val2| 2| 4|
# +----+---+---+