数据帧和数据集[重复]
hiveContext.sql("select * from demoTable").show()
共有1个答案
根据文件：
数据集是数据的分布式集合。
和：
因此，从技术上讲:dataframe等同于dataset
最后一句：
在Scala API中，DataFrame只是DataSet[Row]的一个类型别名。而在Java API中,用户需要使用Dataset来表示DataFrame。
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null null 为什么要使用UDF/UADF而不是map（假设map保留在数据集表示中）？
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我有一个如下所示的数据帧： 我需要提取lat=30.75和lon 76.25的行，对于我使用的行： 但这表明了这个错误：
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我有一个df，看起来像这样： 所需的输出如下所示： 我试图删除基于列B的重复行。然而，当我运行时 我得到以下错误： 我正在从python 3运行pandas 0.19.1，因此我在这里查看了文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html 对于，我没有最模糊的
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对于以下两个数据帧： 我只想保留中列中的值与的列中的值重叠的行，即生成以下数据帧： 我已经尝试了很多方法，但我对python和pandas还不熟悉，不喜欢R的语法。为什么这行代码不起作用，什么会起作用？
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我有一个包含18个数据帧的列表： 所有数据帧都有一个公共id列，因此很容易将它们与pd连接在一起。一次合并2个。有没有一种方法可以一次将它们连接起来，从而使dfList作为单个数据帧返回？
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我有一个需要一个数据帧作为输入的计算。我想对存储在扩展到51GB的netCDF文件中的数据运行此计算-目前，我一直在使用打开文件，并使用块（我的理解是，此打开的文件实际上是一个dask数组，因此一次只能将数据块加载到内存中）。但是，我似乎无法利用这种延迟加载，因为我必须将xarray数据转换为pandas数据帧才能运行我的计算——我的理解是，在这一点上，所有数据都加载到内存中（这是不好的）。 所以