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python - PandasNotImplementedError：方法 `pd.Series.__iter__()` 未实现。如果您想将数据收集为 NumPy 数组

问题描述

我尝试在 Koalas dataframe 中创建一个新列df。数据框有 2 列：col1和col2. 我需要创建一个新列newcol作为col1和col2值的中位数。

import numpy as np
import databricks.koalas as ks

# df is Koalas dataframe
df = df.assign(newcol=lambda x: np.median(x.col1, x.col2).astype(float))

但我收到以下错误：

PandasNotImplementedError：该方法pd.Series.__iter__()未实现。如果要将数据收集为 NumPy 数组，请改用“to_numpy()”。

我也试过：

df.newcol = df.apply(lambda x: np.median(x.col1, x.col2), axis=1)

但它没有用。

标签： pythonpandasdataframedatabricksspark-koalas

解决方案

我有同样的问题。需要注意的是，我使用的是 pyspark.pandas 而不是考拉，但我的理解是 pyspark.pandas 来自考拉，所以我的解决方案可能仍然有帮助。我尝试用考拉测试它，但无法运行一个合理版本的集群。

import pyspark.pandas as ps

data = {"col_1": [1,2,3], "col_2": [4,5,6]}
df = ps.DataFrame(data)

median_series = df[["col_1","col_2"]].apply(lambda x: x.median(), axis=1)
median_series.name = "median"

df = ps.merge(df, median_series, left_index=True, right_index=True, how='left')

在应用时，lambda 参数 x 是每行的 pandas.Series，所以我使用了它的中值方法。令人讨厌的是，我无法分配任何工作，我发现的唯一方法就是进行这种丑陋的合并。哦，并且曾经让 df 保持相同的行数让您放心，但根据上下文，内部可能会很好

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