本文为您介绍DataFrame API中的列运算。
列运算
from odps.df import DataFrame
iris = DataFrame(o.get_table('pyodps_iris'))
lens = DataFrame(o.get_table('pyodps_ml_100k_lens'))为一个Sequence加上一个常量或执行sin函数时，这些操作将作用于Sequence中的每个元素。
NULL相关（isnull，notnull，fillna）
DataFrame API提供了几个和NULL相关的内置函数，例如
isnull用于判断某字段是否为NULL，notnull用于判断某字段是否为非NULL，fillna用于将NULL填充为您指定的值。 >>> iris.sepallength.isnull().head(5)
sepallength
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False逻辑判断（ifelse，switch）
ifelse作用于BOOLEAN类型的字段，当条件成立时，返回第0个参数，否则返回第1个参数。 >>> (iris.sepallength > 5).ifelse('gt5', 'lte5').rename('cmp5').head(5)
cmp5
0 gt5
1 lte5
2 lte5
3 lte5
4 lte5switch用于多条件判断的情况。 >>> iris.sepallength.switch(4.9, 'eq4.9', 5.0, 'eq5.0', default='noeq').rename('equalness').head(5)
equalness
0 noeq
1 eq4.9
2 noeq
3 noeq
4 eq5.0>>> from odps.df import switch
>>> switch(iris.sepallength == 4.9, 'eq4.9', iris.sepallength == 5.0, 'eq5.0', default='noeq').rename('equalness').head(5)
equalness
0 noeq
1 eq4.9
2 noeq
3 noeq
4 eq5.0PyODPS 0.7.8以上版本支持根据条件修改数据集某一列的一部分值，写法如下。
>>> iris[iris.sepallength > 5, 'cmp5'] = 'gt5'
>>> iris[iris.sepallength <= 5, 'cmp5'] = 'lte5'
>>> iris.head(5)
cmp5
0 gt5
1 lte5
2 lte5
3 lte5
4 lte5数学运算
对于数字类型的字段，支持加法（+）、减法（-）、乘法（*）和除法（/）等操作，也支持log、sin等数学计算。
>>> (iris.sepallength * 10).log().head(5)
sepallength
0 3.931826
1 3.891820
2 3.850148
3 3.828641
4 3.912023>>> fields = [iris.sepallength,
>>> (iris.sepallength / 2).rename('sepallength除以2'),
>>> (iris.sepallength ** 2).rename('sepallength的平方')]
>>> iris[fields].head(5)
sepallength sepallength除以2 sepallength的平方
0 5.1 2.55 26.01
1 4.9 2.45 24.01
2 4.7 2.35 22.09
3 4.6 2.30 21.16
4 5.0 2.50 25.00算术运算支持如下操作。
| 算术操作 | 说明 |
|---|---|
| abs | 绝对值 |
| sqrt | 平方根 |
| sin | 无 |
| sinh | 无 |
| cos | 无 |
| cosh | 无 |
| tan | 无 |
| tanh | 无 |
| arccos | 无 |
| arccosh | 无 |
| arcsin | 无 |
| arcsinh | 无 |
| arctan | 无 |
| arctanh | 无 |
| exp | 指数函数 |
| expm1 | 指数减1 |
| log | 传入参数表示底是几。 |
| log2 | 无 |
| log10 | 无 |
| log1p | log(1+x) |
| radians | 给定角度计算弧度。 |
| degrees | 给定弧度计算角度。 |
| ceil | 不小于输入值的最小整数。 |
| floor | 向下取整，返回比输入值小的整数值。 |
| trunc | 将输入值截取到指定小数点位置。 |
Sequence也支持自身与其它Sequence或Scalar的比较。
>>> (iris.sepallength < 5).head(5)
sepallength
0 False
1 True
2 True
3 True
4 False虽然DataFrame API不支持连续操作，例如
3 <= iris.sepallength <= 5，但是between函数可以用于判断iris.sepallength是否在某个区间。 >>> (iris.sepallength.between(3, 5)).head(5)
sepallength
0 False
1 True
2 True
3 True
4 True默认情况下，
between包含两边的区间，如果计算开区间，则需要设置inclusive=False。 >>> (iris.sepallength.between(3, 5, inclusive=False)).head(5)
sepallength
0 False
1 True
2 True
3 True
4 FalseSTRING相关操作
DataFrame API提供了一系列针对STRING类型的Sequence或者Scalar的操作。
>>> fields = [
>>> iris.name.upper().rename('upper_name'),
>>> iris.name.extract('Iris(.*)', group=1)
>>> ]
>>> iris[fields].head(5)
upper_name name
0 IRIS-SETOSA -setosa
1 IRIS-SETOSA -setosa
2 IRIS-SETOSA -setosa
3 IRIS-SETOSA -setosa
4 IRIS-SETOSA -setosaSTRING的相关操作如下。
| STRING操作 | 说明 |
|---|---|
| capitalize | 无 |
| contains | 包含某个字符串，如果regex参数为True，则是包含某个正则表达式，默认为True。
|
| count | 指定字符串出现的次数。 |
| endswith | 以某个字符串结尾。 |
| startswith | 以某个字符串开头。 |
| extract | 抽取出某个正则表达式，如果group不指定，则返回满足整个pattern的子串；否则，返回第几个group。 |
| find | 返回第一次出现的子串位置，若不存在则返回-1。 |
| rfind | 从右查找返回子串第一次出现的位置，不存在则返回-1。 |
| replace | 将某个pattern的子串全部替换成另一个子串， n参数若指定，则替换n次。 |
| get | 返回某个位置上的字符串。 |
| len | 返回字符串的长度。 |
| ljust | 若未达到指定的width的长度，则在右侧填充fillchar指定的字符串（默认空格）。
|
| rjust | 若未达到指定的width的长度，则在左侧填充fillchar指定的字符串（默认空格）。
|
| lower | 变为全部小写。 |
| upper | 变为全部大写。 |
| lstrip | 在左侧删除空格（包括空行符）。 |
| rstrip | 在右侧删除空格（包括空行符）。 |
| strip | 在左右两侧删除空格（包括空行符）。 |
| split | 将字符串按分隔符拆分为若干个字符串（返回 list<string>类型）。 |
| pad | 在指定的位置（left，right或者both）用指定填充字符（用fillchar指定，默认空格）来对齐。
|
| repeat | 重复指定n次。 |
| slice | 切片操作。 |
| swapcase | 对调大小写。 |
| title | 同str.title。
|
| zfill | 长度没达到指定width，则左侧填充0。
|
| isalnum | 同str.isalnum。
|
| isalpha | 同str.isalpha。
|
| isdigit | 是否都是数字，同str.isdigit。
|
| isspace | 是否都是空格，同str.isspace。
|
| islower | 是否都是小写，同str.islower。
|
| isupper | 是否都是大写，同str.isupper。
|
| istitle | 同str.istitle。
|
| isnumeric | 同str.isnumeric。
|
| isdecimal | 同str.isdecimal。
|
| todict | 将字符串按分隔符拆分为一个Dict，传入的两个参数分别为项目分隔符和Key-Value分隔符（返回dict<string, string>类型）。 |
| strptime |
格式化时间，时间格式和Python标准库相同，详情请参见 Python 时间格式化。 |
时间相关操作
对于DATETIME类型Sequence或者Scalar，可以调用时间相关的内置函数。
>>> df = lens[[lens.unix_timestamp.astype('datetime').rename('dt')]]
>>> df[df.dt,
>>> df.dt.year.rename('year'),
>>> df.dt.month.rename('month'),
>>> df.dt.day.rename('day'),
>>> df.dt.hour.rename('hour')].head(5)
dt year month day hour
0 1998-04-08 11:02:00 1998 4 8 11
1 1998-04-08 10:57:55 1998 4 8 10
2 1998-04-08 10:45:26 1998 4 8 10
3 1998-04-08 10:25:52 1998 4 8 10
4 1998-04-08 10:44:19 1998 4 8 10与时间相关的属性如下。
| 时间相关属性 | 说明 |
|---|---|
| year | 无 |
| month | 无 |
| day | 无 |
| hour | 无 |
| minute | 无 |
| second | 无 |
| weekofyear | 返回日期位于那一年的第几周。周一作为一周的第一天。 |
| weekday | 返回日期当前周的第几天。 |
| dayofweek | 返回日期当前周的第几天。 |
| strftime |
格式化时间，时间格式和Python标准库相同，详情请参见 Python 时间格式化。 |
PyODPS也支持时间的加减操作，例如可以通过以下方法得到前3天的日期。两个日期列相减得到相差的毫秒数。
>>> df
a b
0 2016-12-06 16:43:12.460001 2016-12-06 17:43:12.460018
1 2016-12-06 16:43:12.460012 2016-12-06 17:43:12.460021
2 2016-12-06 16:43:12.460015 2016-12-06 17:43:12.460022
>>> from odps.df import day
>>> df.a - day(3)
a
0 2016-12-03 16:43:12.460001
1 2016-12-03 16:43:12.460012
2 2016-12-03 16:43:12.460015
>>> (df.b - df.a).dtype
int64
>>> (df.b - df.a).rename('a')
a
0 3600000
1 3600000
2 3600000支持的时间类型如下表所示。
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| year | 无 |
| month | 无 |
| day | 无 |
| hour | 无 |
| minute | 无 |
| second | 无 |
| millisecond | 无 |
集合类型相关操作
PyODPS支持的集合类型有List和Dict。这两个类型都可以使用下标获取集合中的某个项目。len方法用于获得集合的大小。
同时，两种集合均有explode方法，用于展开集合中的内容。对于List，explode默认返回一列，当传入参数pos时， 将返回两列，其中一列为值在数组中的编号（类似Python的enumerate函数）。对于Dict，explode会返回两列， 分别表示keys及values。explode中也可以传入列名，作为最后生成的列。
示例如下。
>>> df
id a b
0 1 [a1, b1] {'a2': 0, 'b2': 1, 'c2': 2}
1 2 [c1] {'d2': 3, 'e2': 4}
>>> df[df.id, df.a[0], df.b['b2']]
id a b
0 1 a1 1
1 2 c1 NaN
>>> df[df.id, df.a.len(), df.b.len()]
id a b
0 1 2 3
1 2 1 2
>>> df.a.explode()
a
0 a1
1 b1
2 c1
>>> df.a.explode(pos=True)
a_pos a
0 0 a1
1 1 b1
2 0 c1
>>> # 指定列名。
>>> df.a.explode(['pos', 'value'], pos=True)
pos value
0 0 a1
1 1 b1
2 0 c1
>>> df.b.explode()
b_key b_value
0 a2 0
1 b2 1
2 c2 2
3 d2 3
4 e2 4
>>> # 指定列名。
>>> df.b.explode(['key', 'value'])
key value
0 a2 0
1 b2 1
2 c2 2
3 d2 3
4 e2 4explode也可以和并列多行输出结合，以将原有列和explode的结果相结合，示例如下。
>>> df[df.id, df.a.explode()]
id a
0 1 a1
1 1 b1
2 2 c1
>>> df[df.id, df.a.explode(), df.b.explode()]
id a b_key b_value
0 1 a1 a2 0
1 1 a1 b2 1
2 1 a1 c2 2
3 1 b1 a2 0
4 1 b1 b2 1
5 1 b1 c2 2
6 2 c1 d2 3
7 2 c1 e2 4除了下标
len和explode两个共有方法以外，List还支持下列方法。
| List 操作 | 说明 |
|---|---|
| contains(v) | 列表是否包含某个元素。 |
| sort | 返回排序后的列表（返回值为List）。 |
Dict还支持下列方法。
| dict操作 | 说明 |
|---|---|
| keys | 获取Dict keys（返回值为List）。 |
| values | 获取Dict values（返回值为List）。 |
其它元素操作（isin，notin，cut）
isin用于判断Sequence里的元素是否在某个集合元素里，notin反之。 >>> iris.sepallength.isin([4.9, 5.1]).rename('sepallength').head(5)
sepallength
0 True
1 True
2 False
3 False
4 Falsecut提供离散化的操作，可以将Sequence的数据拆成几个区段。
>>> iris.sepallength.cut(range(6), labels=['0-1', '1-2', '2-3', '3-4', '4-5']).rename('sepallength_cut').head(5)
sepallength_cut
0 None
1 4-5
2 4-5
3 4-5
4 4-5include_under和include_over可以分别包括向下和向上的区间。
>>> labels = ['0-1', '1-2', '2-3', '3-4', '4-5', '5-']
>>> iris.sepallength.cut(range(6), labels=labels, include_over=True).rename('sepallength_cut').head(5)
sepallength_cut
0 5-
1 4-5
2 4-5
3 4-5
4 4-5调用MaxCompute内建或者已定义函数
如果您需要调用MaxCompute上的内建或者已定义函数来生成列，您可以使用
func接口，该接口默认函数返回值为STRING，可以用rtype参数指定返回值。 >>> from odps.df import func
>>>
>>> iris[iris.name, func.rand(rtype='float').rename('rand')][:4]
>>> iris[iris.name, func.rand(10, rtype='float').rename('rand')][:4]
>>> # 调用ODPS上定义的UDF，列名无法确定时需要手动指定。
>>> iris[iris.name, func.your_udf(iris.sepalwidth, iris.sepallength, rtype='float').rename('new_col')]
>>> # 从其它Project调用UDF，也可通过name参数指定列名。
>>> iris[iris.name, func.your_udf(iris.sepalwidth, iris.sepallength, rtype='float', project='udf_project', name='new_col')]说明 Pandas后端不支持执行带有
func的表达式。