本文为您介绍DataFrame操作支持的执行方法。
前提条件
您需要提前完成以下步骤，用于操作本文中的示例：
准备示例表pyodps_iris，详情请参见Dataframe数据处理。
创建DataFrame，详情请参见从MaxCompute表创建DataFrame。
延迟执行
DataFrame上的所有操作并不会立即执行，只有当显式调用execute方法，或者调用立即执行的方法时（内部调用的也是execute），才会执行这些操作。立即执行的方法如下表所示。
方法 | 说明 | 返回值 |
persist | 将执行结果保存到MaxCompute表。 | PyODPS DataFrame |
execute | 执行并返回全部结果。 | ResultFrame |
head | 查看开头N行数据，这个方法会执行所有结果，并取开头N行数据。 | ResultFrame |
tail | 查看结尾N行数据，这个方法会执行所有结果，并取结尾N行数据。 | ResultFrame |
to_pandas | 转换为Pandas DataFrame或者Series，wrap参数为True的时候，返回PyODPS DataFrame对象。 |
|
plot，hist，boxplot | 画图有关。 | 不涉及 |
在交互式环境下，PyODPS DataFrame会在打印或者repr的时候，调用execute方法，您无需手动调用execute。
示例
# 非交互环境执行，需手动调用execute方法
print(iris[iris.sepallength < 5][:5].execute())
# 交互环境执行，自动调用execute方法
print(iris[iris.sepallength < 5][:5])返回结果：
sepallength sepalwidth petallength petalwidth name
0 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
1 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
2 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
3 4.6 3.4 1.4 0.3 Iris-setosa
4 4.4 2.9 1.4 0.2 Iris-setosa在交互环境中，如果您需要关闭自动调用执行，请进行手动设置，设置方式如下。
from odps import options
options.interactive = False
print(iris[iris.sepallength < 5][:5])返回结果：
Collection: ref_0
odps.Table
name: hudi_mc_0612.`iris3`
schema:
sepallength : double # 片长度(cm)
sepalwidth : double # 片宽度(cm)
petallength : double # 瓣长度(cm)
petalwidth : double # 瓣宽度(cm)
name : string # 种类
Collection: ref_1
Filter[collection]
collection: ref_0
predicate:
Less[sequence(boolean)]
sepallength = Column[sequence(float64)] 'sepallength' from collection ref_0
Scalar[int8]
5
Slice[collection]
collection: ref_1
stop:
Scalar[int8]
5关闭自动调用执行后，打印repr对象，会显示整个抽象语法树。 如果需要执行，则必须手动调用execute方法。
读取执行结果
execute或head函数输出的结果为ResultFrame类型，可从中读取结果。
ResultFrame是结果集合，不能参与后续计算。
ResultFrame可以迭代取出每条记录。 示例如下：
result = iris.head(3) for r in result: print(list(r))返回结果：
[4.9, 3.0, 1.4, 0.2, 'Iris-setosa'] [4.7, 3.2, 1.3, 0.2, 'Iris-setosa'] [4.6, 3.1, 1.5, 0.2, 'Iris-setosa']ResultFrame也支持在安装有Pandas的前提下转换为Pandas DataFrame，或使用Pandas后端的PyODPS DataFrame。
# 返回Pandas DataFrame。 pd_df = iris.head(3).to_pandas() # 返回使用Pandas后端的PyODPS DataFrame。 wrapped_df = iris.head(3).to_pandas(wrap=True)
保存执行结果为MaxCompute表
对于Collection，您可以调用
persist方法，用于返回一个新的DataFrame对象，参数为表名。iris2 = iris[iris.sepalwidth < 2.5].persist('pyodps_iris') print(iris2.head(5))返回结果：
sepallength sepalwidth petallength petalwidth name 0 4.5 2.3 1.3 0.3 Iris-setosa 1 5.5 2.3 4.0 1.3 Iris-versicolor 2 4.9 2.4 3.3 1.0 Iris-versicolor 3 5.0 2.0 3.5 1.0 Iris-versicolor 4 6.0 2.2 4.0 1.0 Iris-versicolorpersist可以传入partitions参数，用于创建一个分区表。它的分区是partitions所指定的字段。iris3 = iris[iris.sepalwidth < 2.5].persist('pyodps_iris_test', partitions=['name']) print(iris3.data)返回结果：
odps.Table name: odps_test_sqltask_finance.`pyodps_iris` schema: sepallength : double sepalwidth : double petallength : double petalwidth : double partitions: name : string如果您需要写入已经存在的表的某个分区，
persist可以传入partition参数，指明写入表的哪个分区（例如ds=******）。该DataFrame的每个字段的类型都必须相同，且都存在于该表中。drop_partition和create_partition参数只在此时有效，分别表示是否要删除（如果分区存在）或创建（如果分区不存在）该分区。print(iris[iris.sepalwidth < 2.5].persist('pyodps_iris_partition', partition='ds=test', drop_partition=True, create_partition=True).head(5))返回结果：
sepallength sepalwidth petallength petalwidth name ds 0 4.5 2.3 1.3 0.3 Iris-setosa test 1 5.5 2.3 4.0 1.3 Iris-versicolor test 2 4.9 2.4 3.3 1.0 Iris-versicolor test 3 5.0 2.0 3.5 1.0 Iris-versicolor test 4 6.0 2.2 4.0 1.0 Iris-versicolor test写入表时，您还可以指定表的生命周期。例如下列语句将表的生命周期指定为10天。
print(iris[iris.sepalwidth < 2.5].persist('pyodps_iris', lifecycle=10).head(5))返回结果：
sepallength sepalwidth petallength petalwidth name 0 4.5 2.3 1.3 0.3 Iris-setosa 1 5.5 2.3 4.0 1.3 Iris-versicolor 2 4.9 2.4 3.3 1.0 Iris-versicolor 3 5.0 2.0 3.5 1.0 Iris-versicolor 4 6.0 2.2 4.0 1.0 Iris-versicolor如果数据源中没有ODPS对象，例如数据源仅为Pandas，在
persist时需要手动指定ODPS入口对象，或者将需要的入口对象标明为全局对象。# 假设入口对象为o。 # 指定入口对象。 df.persist('table_name', odps=o) # 或者可将入口对象标记为全局。 o.to_global() df.persist('table_name')
保存执行结果为Pandas DataFrame
您可以使用to_pandas方法，如果wrap参数为True，将返回PyODPS DataFrame对象。
示例1：使用
to_pandas方法，返回Pandas DataFrame对象。print(type(iris[iris.sepalwidth < 2.5].to_pandas()))返回结果：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>示例2：
wrap参数为True，返回PyODPS DataFrame对象。print(type(iris[iris.sepalwidth < 2.5].to_pandas(wrap=True)))返回结果：
<class 'odps.df.core.DataFrame'>
PyODPS可以执行open_reader方法，通过reader.to_pandas()转成Pandas DataFrame。详情请参见表。
立即运行设置运行参数
对于立即执行的方法，例如execute、persist、to_pandas等，您可以通过以下方法设置它们运行时的参数（仅对ODPS SQL后端有效）：
设置全局参数。详情请参见SQL。
在这些立即执行的方法上，使用
hints参数，可以确保这些参数只作用于当前的计算过程。print(iris[iris.sepallength < 5].to_pandas(hints={'odps.sql.mapper.split.size': 16}))返回结果：
sepallength sepalwidth petallength petalwidth name 0 4.5 2.3 1.3 0.3 Iris-setosa 1 4.9 2.4 3.3 1.0 Iris-versicolor
运行时显示详细信息
如果您需要查看运行时Instance的Logview，则应该修改全局配置。代码示例如下。
from odps import options options.verbose = True print(iris[iris.sepallength < 5].exclude('sepallength')[:5].execute())返回结果：
Sql compiled: SELECT t1.`sepalwidth`, t1.`petallength`, t1.`petalwidth`, t1.`name` FROM odps_test_sqltask_finance.`pyodps_iris` t1 WHERE t1.`sepallength` < 5 LIMIT 5 Instance ID: Log view:http://logview sepalwidth petallength petalwidth name 0 2.3 1.3 0.3 Iris-setosa 1 2.4 3.3 1.0 Iris-versicolor您可以指定自己的日志记录函数。 代码示例如下。
my_logs = [] def my_logger(x): my_logs.append(x) options.verbose_log = my_logger print(iris[iris.sepallength < 5].exclude('sepallength')[:5].execute()) print(my_logs)返回结果：
sepalwidth petallength petalwidth name 0 2.3 1.3 0.3 Iris-setosa 1 2.4 3.3 1.0 Iris-versicolor ['Sql compiled:', 'CREATE TABLE tmp_pyodps_24332bdb_4fd0_4d0d_aed4_38a443618268 LIFECYCLE 1 AS \nSELECT t1.`sepalwidth`, t1.`petallength`, t1.`petalwidth`, t1.`name` \nFROM odps_test_sqltask_finance.`pyodps_iris` t1 \nWHERE t1.`sepallength` < 5 \nLIMIT 5', 'Instance ID: 20230815034706122gbymevg*****', ' Log view:]
缓存中间Collection计算结果
DataFrame的计算过程中，部分Collection被多处使用。如果您需要查看中间过程的执行结果， 可以使用cache标记某个需要被优先计算的Collection。示例如下。
cache会延迟执行，调用cache不会触发立即计算。
cached = iris[iris.sepalwidth < 3.5]['sepallength', 'name'].cache()
df = cached.head(3)
print(df)
# 返回结果
sepallength name
0 4.5 Iris-setosa
1 5.5 Iris-versicolor
2 4.9 Iris-versicolor
# 由于cached已经被计算，所以能立刻取到计算结果。
print(cached.head(3))
#返回结果
sepallength name
0 4.5 Iris-setosa
1 5.5 Iris-versicolor
2 4.9 Iris-versicolor异步和并行执行
异步执行
DataFrame支持异步操作，对于立即执行的方法，包括execute、persist、head、tail、to_pandas（其他方法不支持）， 传入async参数，即可以将这个操作异步执行，timeout参数指定超时时间， 异步返回的是 Future对象。
future = iris[iris.sepalwidth < 10].head(10, async_=True)
print(future.result())
# 返回结果
sepallength sepalwidth petallength petalwidth name
0 4.5 2.3 1.3 0.3 Iris-setosa
1 5.5 2.3 4.0 1.3 Iris-versicolor
2 4.9 2.4 3.3 1.0 Iris-versicolor
3 5.0 2.0 3.5 1.0 Iris-versicolor
4 6.0 2.2 4.0 1.0 Iris-versicolor
5 6.2 2.2 4.5 1.5 Iris-versicolor
6 5.5 2.4 3.8 1.1 Iris-versicolor
7 5.5 2.4 3.7 1.0 Iris-versicolor
8 6.3 2.3 4.4 1.3 Iris-versicolor
9 5.0 2.3 3.3 1.0 Iris-versicolor并行执行
您可以使用新的Delay API，将立即执行的操作，包括execute、persist、head、tail、to_pandas（其他方法不支持），变成延迟操作，并返回Future对象。当触发delay执行时，会去寻找依赖，按照给定的并发度执行，并支持异步执行。
from odps.df import Delay
delay = Delay() # 创建Delay对象。
df = iris[iris.sepal_width < 5].cache() # 有一个共同的依赖。
future1 = df.sepal_width.sum().execute(delay=delay) # 立即返回future对象，此时并没有执行。
future2 = df.sepal_width.mean().execute(delay=delay)
future3 = df.sepal_length.max().execute(delay=delay)
delay.execute(n_parallel=3) # 并发度是3，此时才真正执行。
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 21s
print(future1.result())
# 返回结果
25.0
print(future2.result())
# 返回结果
2.272727272727273上述示例中，共同依赖的对象会先执行，然后再以并发度为3分别执行future1到future3。
delay.execute也接受async操作指定是否异步执行，当异步执行的时候，也可以用timeout参数指定超时时间。