Nota
L'accesso a questa pagina richiede l'autorizzazione. È possibile provare ad accedere o modificare le directory.
L'accesso a questa pagina richiede l'autorizzazione. È possibile provare a modificare le directory.
Trasponi un dataframe in modo che i valori nella colonna di indice specificata diventino le nuove colonne del dataframe. Se non viene specificata alcuna colonna di indice, la prima colonna viene utilizzata come predefinita.
Sintassi
transpose(indexColumn: Optional["ColumnOrName"] = None)
Parametri
| Parametro | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
indexColumn |
str o Column, facoltativo | Singola colonna che verrà considerata come indice per l'operazione di trasposizione. Questa colonna verrà usata per trasformare il dataframe in modo che i valori dell'indexColumn diventino le nuove colonne nel dataframe trasposto. Se non specificato, la prima colonna del dataframe verrà usata come predefinita. |
Restituzioni
DataFrame: trasposizione del dataframe.
Note
- Tutte le colonne, ad eccezione della colonna di indice, devono condividere un tipo di dati meno comune. A meno che non siano dello stesso tipo di dati, viene eseguito il cast di tutte le colonne al tipo di dati più vicino comune.
- Il nome della colonna in cui i nomi delle colonne originali vengono trasposti per impostazione predefinita su "key".
- I valori Null nella colonna di indice vengono esclusi dai nomi di colonna per la tabella trasposta, ordinati in ordine crescente.
Supporta Spark Connect.
Examples
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|
# +----+---+---+