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Transponiert einen DataFrame so, dass die Werte in der angegebenen Indexspalte zu den neuen Spalten des DataFrame werden. Wenn keine Indexspalte angegeben wird, wird die erste Spalte als Standard verwendet.
Syntax
transpose(indexColumn: Optional["ColumnOrName"] = None)
Parameter
| Parameter | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
indexColumn |
str oder Column, optional | Die einzelne Spalte, die als Index für den Transponierungsvorgang behandelt wird. Diese Spalte wird verwendet, um den DataFrame so zu transformieren, dass die Werte des indexColumn zu den neuen Spalten im transponierten DataFrame werden. Wenn nicht angegeben, wird die erste Spalte des DataFrame als Standard verwendet. |
Rückkehr
DataFrame: Transponiertes DataFrame.
Hinweise
- Alle Spalten mit Ausnahme der Indexspalte müssen einen am wenigsten gemeinsamen Datentyp aufweisen. Sofern sie nicht derselbe Datentyp sind, werden alle Spalten in den nächstgelegenen gemeinsamen Datentyp umgerechnet.
- Der Name der Spalte, in die die ursprünglichen Spaltennamen transponiert werden, wird standardmäßig auf "Schlüssel" transponiert.
- Nullwerte in der Indexspalte werden von den Spaltennamen für die transponierte Tabelle ausgeschlossen, die in aufsteigender Reihenfolge sortiert sind.
Unterstützt Spark Connect.
Beispiele
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|
# +----+---+---+