transposer
Transposer un DataFrame de manière à ce que les valeurs de la colonne d'index spécifiée deviennent les nouvelles colonnes du DataFrame. Si aucune colonne d'index n'est fournie, la première colonne est utilisée par default.
Syntaxe
transpose(indexColumn: Optional["ColumnOrName"] = None)
parameter
parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| chaîne ou Colonne, facultatif | La colonne unique qui sera traitée comme l'index pour l'opération de transposition. Cette colonne sera utilisée pour transformer le DataFrame de telle sorte que les valeurs de l'indexColumn deviennent les nouvelles colonnes dans le DataFrame transposé. Si non fournie, la première colonne du DataFrame sera utilisée comme default. |
Renvoie
DataFrame: DataFrame transposé.
Notes
- Toutes les colonnes, à l'exception de la colonne d'index, doivent partager un type de données commun minimal. À moins qu'ils ne soient du même type de données, toutes les colonnes sont converties au type de données commun le plus proche.
- Le nom de la colonne dans laquelle les noms de colonnes d'origine sont transposés est default "key".
- les valeurs nulles de la colonne d'index sont exclues des noms de colonne de la table transposée, lesquelles sont triées par ordre croissant.
Prend en charge Spark Connect.
Exemples
Python
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|
# +----+---+---+