Kommentar
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Transponerar en DataFrame så att värdena i den angivna indexkolumnen blir de nya kolumnerna i DataFrame. Om ingen indexkolumn anges används den första kolumnen som standard.
Syntax
transpose(indexColumn: Optional["ColumnOrName"] = None)
Parameters
| Parameter | Type | Beskrivning |
|---|---|---|
indexColumn |
str eller Kolumn, valfritt | Den enda kolumn som ska behandlas som index för transponeringsåtgärden. Den här kolumnen används för att transformera DataFrame så att värdena för indexColumn blir de nya kolumnerna i den transponerade DataFrame. Om det inte anges används den första kolumnen i DataFrame som standard. |
Retur
DataFrame: Transponerad dataram.
Notes
- Alla kolumner utom indexkolumnen måste dela en minst vanlig datatyp. Om de inte är samma datatyp, skickas alla kolumner till närmaste gemensamma datatyp.
- Namnet på kolumnen som de ursprungliga kolumnnamnen transponeras till är standardvärdet "key".
- null-värden i indexkolumnen undantas från kolumnnamnen för den transponerade tabellen, som sorteras i stigande ordning.
Stöder Spark Connect.
Exempel
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|
# +----+---+---+