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虽然groupBy apache 中的数据框会产生 Spark ，但随后会与数据框中的另一列进行聚合。有任何性能问题吗？ reduceBy 是更好的选择吗？
df.groupBy("primaryKey").agg(max("another column"))
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假设我有 3 个 DataFrame。其中一个 DataFrame 的列名不在其他两个中。 using DataFrames df1 = DataFrame([['a', 'b', 'c'], [1,
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我有一个包含大约 60000 个数据的庞大数据集。我会首先使用一些标准对整个数据集进行分组，接下来我要做的是将整个数据集分成标准内的许多小数据集，并自动对每个小数据集运行一个函数以获取参数对于每个小数
我遇到了以下问题，并有一个想法来解决它，但没有成功:我有一个月内每个交易日的 DAX 看涨期权和看跌期权数据。经过转换和一些计算后，我有以下 DataFrame: DaxOpt 。现在的目标是消除没有
我正在尝试做一些我认为应该是单行的事情，但我正在努力把它做好。 我有一个大数据框，我们称之为lg，还有一个小数据框，我们称之为sm。每个数据帧都有一个 start 和一个 end 列，以及多个其他列所
我有一个像这样的系列数据帧的数据帧: state1 state2 state3 ... sym1 sym
我有一个大约有 9k 行和 57 列的数据框，这是“df”。 我需要一个新的数据框:'df_final'- 对于“df”的每一行，我必须将每一行复制“x”次，并将每一行中的日期逐一增加，也就是“x”次
假设有一个 csv 文件如下: # data.csv 0,1,2,3,4 a,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 b,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 c,3.0,3.0,3.0,3.0,3
我只想知道是否有人对以下问题有更优雅的解决方案: 我有两个 Pandas DataFrame: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [
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这个问题在这里已经有了答案: pyspark dataframe filter or include based on list (3 个答案) 关闭 2 年前。 只是想知道是否有任何有效的方法来过
我刚找到这个包FreqTables ，它允许人们轻松地从 DataFrames 构建频率表(我正在使用 DataFrames.jl)。 以下代码行返回一个频率表: df = CSV.read("exa
是否有一种快速的方法可以为 sort 指定自定义订单？/sort!在 Julia DataFrames 上？ julia> using DataFrames julia> srand(1); juli
在 Python Pandas 和 R 中，可以轻松去除重复的列 - 只需加载数据、分配列名，然后选择那些不重复的列。 使用 Julia Dataframes 处理此类数据的最佳实践是什么？此处不允许
我是一名优秀的程序员,十分优秀！