输入（DataFrame格式）：
a b0 1 (1, 2)1 2 (3, 4)
输出（将tuple分列后的DataFrame格式）：
a b1 b20 1 1 21 2 3 4
Python实现代码：
import pandas as pd# 输入df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [(1, 2), (3, 4)]})# 功能实现df[['b1', 'b2']] = df['b'].apply(pd.Series)df = df.drop(['b'], axis=1)
修改列名： 直接调用接口： df.rename() 看一下接口中的定义： def rename(self, args, kwargs):
由于业务场景的需求，这张表里日期格式与其他表不匹配，而且需要把日期向后推算1天、2天等等。 输入（列中数据是object格式）： date 2019
1. 选取等于某个特定值的行记录，用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] 2. 选取等于某些的数值的行记录，用
输入（DataFrame格式）： a b 0 1 (1, 2) 1 2 (3, 4) 输出（将tuple分列后的DataFram
在用Word2vec计算出词语的相似度之后，得到的DataFrame格式如下： 1. 索引（index）为输入的关键词，从第0列开始为相似度最高的词语和它的余弦相似度。
dataframe 新增单列 assign方法 dataframe assign方法，返回一个新对象（副本），不影响旧dataframe对象 import
我有一个字符串列，如下所示，我想将其转换为单独的列。我的问题是我尝试拆分它，但没有按我的需要提供输出。 ---------------------------
使用 pd.Series把dataframe转成Series ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date'])
DataFrame相对于一张表 第一步创建一个普通的RDD，但是必须将其转换为RDD<Row>的这种格式 JavaRDD<Row> rows = lines.map
以同时处理两列数据为例，将两列中的数据相加，生成另外一列： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':
以你之姓@
柔情只为你懂
骑猪看日落
灰太狼
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