PYSPARK - Arithmetische Operationen der Pandas -Serie

„In Python ist PySpark ein Spark -Modul, mit dem eine ähnliche Art von Verarbeitung wie Spark verwendet wird, die die angegebenen Daten in einem Array speichert (Spalte in PySpark intern).

PYSPARK - PANDAS -Serie repräsentiert die PANDAS.

Pandas unterstützt die Datenstruktur der Serie und Pandas wird aus dem PYSPARK -Modul importiert.

Vorher müssen Sie das PYSPARK -Modul installieren.”

Befehl

PIP Installieren Sie PYSPARK

Syntax zum Import

aus pyspark import Pandas

Danach können wir die Serie aus dem Pandas -Modul erstellen oder verwenden.

Syntax zum Erstellen von PANDAS -Serien

PYSPARK.Pandas.Serie()

Wir können eine Liste oder Liste der Listen mit Werten übergeben.

Erstellen wir eine Pandas -Serie über PYSPARK mit fünf numerischen Werten.

#import pandas aus dem pysparkmodul
aus pyspark import Pandas
#create -Serie mit 5 Elementen
pyspark_series = pandas.Serie ([90,56,78,54,0])
print (pyspark_series)

Ausgang

Jetzt werden wir in unser Tutorial gehen.

Arithmetische Operationen werden verwendet, um Operationen wie Addition, Subtraktion, Multiplikation, Abteilung und Modul durchzuführen. Die PYSPARK PANDAS-Serie unterstützt integrierte Funktionen, mit denen diese Operationen ausgeführt werden.

Lassen Sie uns sie einzeln sehen.

PYSPARK.Pandas.Serie.hinzufügen()

add () in der pyspark pandas -Serie wird verwendet, um Elemente in der gesamten Serie mit einem Wert hinzuzufügen.

Es nimmt den Wert als Parameter.

Syntax

PYSPARK_SERIES.Mehrwert)

Wo,

1. pyspark_series ist die pyspark pandas -Serie
2. Der Wert nimmt den numerischen Wert, um zu den pyspark_series hinzugefügt zu werden.

Beispiel
In diesem Beispiel werden wir der Serie 5 hinzufügen.

#import pandas aus dem pysparkmodul
aus pyspark import Pandas
#create -Serie mit 5 Elementen
pyspark_series = pandas.Serie ([90,56,78,54,0])
#add 10 zu jedem Element I -Serie
print (pyspark_series.Fügen Sie (10))

Ausgang

Wir können sehen, dass 10 zu jedem Element in der Serie hinzugefügt wird.

PYSPARK.Pandas.Serie.sub ()

sub () in der PYSPARK PANDAS -Reihe wird verwendet, um Elemente in der gesamten Serie mit einem Wert zu subtrahieren.

Es nimmt den Wert als Parameter.

Syntax

PYSPARK_SERIES.Sub (Wert)

Wo,

1. pyspark_series ist die pyspark pandas -Serie
2. Der Wert nimmt den numerischen Wert, der von der PYSPARK_SERIES abgezogen werden soll.

Beispiel
In diesem Beispiel werden wir 10 von der Serie abziehen.

#import pandas aus dem pysparkmodul
aus pyspark import Pandas
#create -Serie mit 5 Elementen
pyspark_series = pandas.Serie ([90,56,78,54,0])
#Subract 10 aus jedem Element in Serie
print (pyspark_series.Unter (10))

Ausgang

Wir können sehen, dass 10 von jedem Element in der Serie abgezogen wird.

PYSPARK.Pandas.Serie.mul ()

MUL () in der PYSpark Pandas -Serie wird verwendet, um Elemente in der gesamten Serie mit einem Wert zu multiplizieren.

Es nimmt den Wert als Parameter.

Syntax

PYSPARK_SERIES.Mul (Wert)

Wo,

1. pyspark_series ist die pyspark pandas -Serie
2. Der Wert nimmt den numerischen Wert, um mit dem pyspark_series multipliziert zu werden.

Beispiel
In diesem Beispiel werden wir 10 mit der Serie multiplizieren.

#import pandas aus dem pysparkmodul
aus pyspark import Pandas
#create -Serie mit 5 Elementen
pyspark_series = pandas.Serie ([90,56,78,54,0])
#Multiply 10 zu jedem Element in Serie
print (pyspark_series.Mul (10))

Ausgang

Wir können sehen, dass 10 mit jedem Element in der Serie multipliziert wird.

PYSPARK.Pandas.Serie.div ()

Div () in der PYSPARK PANDAS -Serie wird verwendet, um die Elemente in der gesamten Serie durch einen Wert zu teilen. Es gibt einen Quotienten zurück.

Es nimmt den Wert als Parameter.

Syntax

PYSPARK_SERIES.Div (Wert)

Wo,

1. pyspark_series ist die pyspark pandas -Serie
2. Der Wert nimmt den numerischen Wert, um mit dem pyspark_series multipliziert zu werden.

Beispiel
In diesem Beispiel werden wir die Serie durch 10 teilen.

#import pandas aus dem pysparkmodul
aus pyspark import Pandas
#create -Serie mit 5 Elementen
pyspark_series = pandas.Serie ([90,56,78,54,0])
#DIVIDE -Serie von 10
print (pyspark_series.Div (10))

Ausgang

Wir können sehen, dass jedes Element in der Serie durch 10 geteilt und den Quotienten zurückgegeben wird.

PYSPARK.Pandas.Serie.mod ()

Div () in der PYSPARK PANDAS -Serie wird verwendet, um die Elemente in der gesamten Serie durch einen Wert zu teilen. Es gibt den Rest zurück.

Es nimmt den Wert als Parameter.

Syntax

PYSPARK_SERIES.Mod (Wert)

Wo,

1. pyspark_series ist die pyspark pandas -Serie
2. Der Wert nimmt den numerischen Wert, um mit dem pyspark_series multipliziert zu werden.

Beispiel
In diesem Beispiel werden wir die Serie durch 10 teilen.

#import pandas aus dem pysparkmodul
aus pyspark import Pandas
#create -Serie mit 5 Elementen
pyspark_series = pandas.Serie ([90,56,78,54,0])
#DIVIDE -Serie von 10
print (pyspark_series.Mod (10))

Ausgang

Wir können sehen, dass jedes Element in der Serie durch 10 geteilt wird und den Rest zurückgegeben hat.

Abschluss

In diesem PYSPARK PANDAS -Tutorial diskutierten wir arithmetische Operationen, die in der PYSPARK PANDAS -Serie durchgeführt wurden. add () wird verwendet, um alle Werte in der gesamten Serie hinzuzufügen, und Sub () wird verwendet, um Werte von der gesamten PYSpark -Pandas -Reihe zu subtrahieren. MUL () wird verwendet, um alle Werte in der gesamten Serie mit einem Wert zu multiplizieren, und div () wird verwendet, um alle Werte durch einen Wert in der PYSpark Pandas -Serie zu teilen und den Quotienten zurückzugeben. Mod () wird verwendet, um alle Werte durch einen Wert in der PYSpark Pandas -Serie zu teilen und den Rest zurückzugeben. Die Differenz zwischen mod () und div () ist mod () gibt Rest zurück, aber Div () gibt Quotienten zurück.