1、apply用法
apply在pandas里非常好用的，那在pyodps里如何去使用，还是有一些区别的，在pyodps中要对一行数据使用自定义函数，可以使用 apply 方法，axis 参数必须为 1，表示在行上操作。
apply 的自定义函数接收一个参数，为上一步 Collection 的一行数据，用户可以通过属性、或者偏移取得一个字段的数据。
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iris.apply(lambda row: row.sepallength + row.sepalwidth, axis=1, reduce=True, types='float').rename('sepaladd').head(3) sepaladd0 8.61 7.92 7.9 |
reduce为 True 时，表示返回结果为Sequence，否则返回结果为Collection。 names和 types参数分别指定返回的Sequence或Collection的字段名和类型。 如果类型不指定，将会默认为string类型。
在 apply 的自定义函数中，reduce 为 False 时，也可以使用 yield关键字来返回多行结果。
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iris.count()150def handle(row): yield row.sepallength - row.sepalwidth, row.sepallength + row.sepalwidth yield row.petallength - row.petalwidth, row.petallength + row.petalwidthiris.apply(handle, axis=1, names=['iris_add', 'iris_sub'], types=['float', 'float']).count()300 |
我们也可以在函数上来注释返回的字段和类型，这样就不需要在函数调用时再指定。
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from odps.df import output@output(['iris_add', 'iris_sub'], ['float', 'float'])def handle(row): yield row.sepallength - row.sepalwidth, row.sepallength + row.sepalwidth yield row.petallength - row.petalwidth, row.petallength + row.petalwidthiris.apply(handle, axis=1).count()300 |
也可以使用 map-only 的 map_reduce，和 axis=1 的apply操作是等价的。
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iris.map_reduce(mapper=handle).count()300 |
如果想调用 ODPS 上已经存在的 UDTF，则函数指定为函数名即可。
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iris['name', 'sepallength'].apply('your_func', axis=1, names=['name2', 'sepallength2'], types=['string', 'float']) |
使用 apply 对行操作，且 reduce为 False 时，可以使用 并列多行输出 与已有的行结合，用于后续聚合等操作。
并列多行输出：
对于 list 及 map 类型的列，explode 方法会将该列转换为多行输出。使用 apply 方法也可以输出多行。 为了进行聚合等操作，常常需要将这些输出和原表中的列合并。此时可以使用 DataFrame 提供的并列多行输出功能， 写法为将多行输出函数生成的集合与原集合中的列名一起映射。
并列多行输出的例子如下：
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>>> df id a b0 1 [a1, b1] [a2, b2, c2]1 2 [c1] [d2, e2]>>> df[df.id, df.a.explode(), df.b] id a b0 1 a1 [a2, b2, c2]1 1 b1 [a2, b2, c2]2 2 c1 [d2, e2]>>> df[df.id, df.a.explode(), df.b.explode()] id a b0 1 a1 a21 1 a1 b22 1 a1 c23 1 b1 a24 1 b1 b25 1 b1 c26 2 c1 d27 2 c1 e2 |
如果多行输出方法对某个输入不产生任何输出，默认输入行将不在最终结果中出现。如果需要在结果中出现该行，可以设置 keep_nulls=True。
此时，与该行并列的值将输出为空值：
>>> df
id a
0 1 [a1, b1]
1 2 []
>>> df[df.id, df.a.explode()]
id a
0 1 a1
1 1 b1
>>> df[df.id, df.a.explode(keep_nulls=True)]
id a
0 1 a1
1 1 b1
2 2 None
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from odps.df import output@output(['iris_add', 'iris_sub'], ['float', 'float'])def handle(row): yield row.sepallength - row.sepalwidth, row.sepallength + row.sepalwidth yield row.petallength - row.petalwidth, row.petallength + row.petalwidthiris[iris.category, iris.apply(handle, axis=1)] |
pyodps中有很多本来在pandas中一个API解决的东西却要想半天才能搞定。
pandas中在groupby后只要用first就可以去出分组后的第一行。
例如：
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# 以student_id为分组列，然后取出分组后每组的第一条数据df_stu_frist_course = df_stu_course.groupby('student_id').first() |
2、取分组排序后的第一条数据
然而pyodps中却很坑爹，没有什么first，只能自己想办法。这里我又添加了一个排序
例如：
首先用student_id进行分组，然后用student_id和gmt_create进行排序，最后用窗口函数nth_value取分组中的第一个值并改名first_course_id, 并将其他字段输出
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df_group = df.groupby('student_id')df_inst_stu_cou = df_inst_stu_cou['student_id', df_group.sort(['student_id', 'gmt_create'], ascending=[True, False]).course_id.nth_value(0).rename('first_course_id')] |
但是这是并不是取出第一行，而是将所有以student_id分为一组的数据的其他列数据都改为排序后的第一个值, 也就是说原df_inst_stu_cou还没有分组，只是添加了分组的后取出第一个值的一列，所以我们要以student_id分组去重。
所以我们只要再以student_id分组，然后用聚合函数cat将其他所有的列按照行进行连接(这里我的连接符选择了逗号)，然后在map函数中用split分割成列表取第一个即可
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df = df.groupby('student_id').agg(df.first_course_id.cat(sep=',').rename('first_course_ids'))df['first_course_name'] = df.first_course_names.map(lambda x: x.split(',')[0], 'string') |
到此这篇关于pyodps中的apply用法及groupby取分组排序第一条数据的文章就介绍到这了,更多相关pyodps apply的用法 内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
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