dataframe数据类型转换（dataframe转换成数组）

今天给各位分享dataframe数据类型转换的知识，其中也会对dataframe转换成数组进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、2.基本数据类型Series和DataFrame
• 2、sparkdataframe转换成字节流
• 3、Pandas技巧之Series转换至DataFrame
• 4、python数据分析2:DataFrame对象
• 5、深入浅出Pandas--数据类型转换

2.基本数据类型Series和DataFrame

表格数据类型。DataFrame是由多个Series数据列组成的表格数据类型，每行Series值都增加了一个共用的索引。既有行索引，又有列索引。行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0。

Series 是一维带标签的数组，它可以包含任何数据类型。包括整数，字符串，浮点数，Python 对象等。Series 可以通过标签来定位。 DataFrame 是二维的带标签的数据结构。我们可以通过标签来定位数据。这是 NumPy 所没有的。

Pandas 有三种基本数据结构：Series、DataFrame 和 Index。 Pandas 的 Series 对象是一个带索引数据构成的一维数组。Series 对象将一组数据和一组索引绑定在一起，我们可以通过 values 属性和 index 属性获取数据。

DataFrame(数据框架)用于存储多行和多列的数据集合。它是Series的容器，类似于Excel中二维表格。

sparkdataframe转换成字节流

1、RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆dataframe数据类型转换的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。

2、`spark` 将这个列表转换为一个Spark Dataset，然后将这个Dataset转换为一个DataFrame，并将DataFrame的列名设置为 "dataframe数据类型转换；biz_day"dataframe数据类型转换；。所以，这个函数的作用就是生成一个DataFrame，其中包含从两天前开始的连续60天的日期。

3、DataFrame是Spark SQL的一种编程抽象，它是一张分布式的表，是数据类型为Row的DataSet，可以简单认为：DataFrame是DataSet[Row]的别名。

4、自6 版本之后，Spark 统一采用 Sort shuffle manager 来管理 Shuffle 操作，在 Sort shuffle manager 的管理机制下，无论计算结果本身是否需要排序，Shuffle 计算过程在 Map 阶段和 Reduce 阶段都会引入排序操作。

5、但RDD再怎么有特性，还是数据集，在dataframe数据类型转换我的理解里就像关系型数据库里的表，里面是存储的数据，抓来就用。但之后看到dataframe和下面这张图之后，我迷惑了。感觉似乎dataframe的结构才更符合我对rdd的理解。

6、spark dataframe 是一个基于分布式数据处理的高性能数据处理框架，它可以处理大量的数据，同时提供了良好的API支持，非常方便使用。

Pandas技巧之Series转换至DataFrame

1、在实际工作中，若遇到以下情况，则必须要进行series和dataframe的转换。可以看出，通过上述操作可以完成series向dataframe的转换。特别是在进行多个列的聚合操作时，此方法非常管用。从上图可以看出，pandas读入的数据为dataframe类型。

2、unique() ：返回Series去重后的数组。values_counts() ：查看每一个元素（data）的频数。astype() ：类型转换。如：Pandas包含的数据类型：data允许为：DataFrame的显示可以调用 pd.set_option() 实现。

3、数据重塑和轴向旋转操作：表示转换一个表格或向量的结构，使其适合于进一步的分析 层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了一种具有良好一致性的方式。

4、pandas中长需要对数据本身字符进行一些操作，下面对Series和DataFrame的.str方法做了一些总结，主要包括：lower()，upper()，len()，startswith()，endswith()，count()，它们和普通字符串的操作方法几乎相同。

5、DataFrame也实现了corr和cov方法来计算一个DataFrame的相关系数矩阵和协方差矩阵，同时DataFrame也可以与Series求解相关系数。

python数据分析2:DataFrame对象

有时候我们要根据DataFrame中的index索引来合并数据。这种情况下，我们可以传入 left_index=True或right_index=True 或两个都传入来说明索引被用作链接键。

concat([dataFrame1，dataFrame2，...]，ignore_index=True) 其中，dataFrame1等表示要合并的DataFrame数据集合；ignore_index=True表示合并之后的重新建立索引。其返回值也是DataFrame类型。 concat()函数和append()函数的功能非常相似。

Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。 基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。

深入浅出Pandas--数据类型转换

1、Pandas可以用以下方法智能地推断各列的数据类型，会返回一个按推断修改后的DataFrame。

2、Pandas提供Series和DataFrame作为数组数据的存储框架，数据进入这两种框架后，dataframe数据类型转换我们就可以利用它们提供的强大处理方法进行处理。需要注意的是，Pandas之前支持的三维面板（Panel）结构现已不再支持，可以使用多层索引形式来实现。

3、可以看出，通过上述操作可以完成series向dataframe的转换。特别是在进行多个列的聚合操作时，此方法非常管用。从上图可以看出，pandas读入的数据为dataframe类型。从上图中可以看出，聚合后的数据为series类型。

4、可以指定整个DataFrame或各个列的数据类型：pandas提供dataframe数据类型转换了多种方法来确保列仅包含一个dtype。例如，可以使用read_csv（）的converters参数：或者，可以在读取数据后使用to_numeric（）函数强进行类型转换。

5、对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。介绍两种高效地组内排序的方法。

6、导致读取有问题，需要将数字类型转换位文本类型(str类型)读取的时候都改为文本类型，即str类型读取。这样不管是前面0开头还是数值型长度比较长，不会因为是数字类型而导致读取的时候不按常理出牌。

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