4.DataFrame(快速开始)
快速开始
基本概念
''' 在使用 DataFrame 时,需要了解三个对象上的操作:Collection(DataFrame) ,Sequence,Scalar Collection(DataFrame)表示表结构(或者二维结构) Sequence表示列(一维结构) Scalar表示标量 要注意的是,这些对象仅在使用 Pandas 数据创建后会包含实际数据 而在 ODPS 表上创建的对象中并不包含实际的数据, 而仅仅包含对这些数据的操作,实质的存储和计算会在 ODPS 中进行。 ''' # 创建DataFrame ''' 通常情况下,你唯一需要直接创建的 Collection 对象是 DataFrame,这一对象用于引用数据源 可能是一个 ODPS 表, ODPS 分区,Pandas DataFrame或sqlalchemy.Table(数据库表) 用这几种数据源时,相关的操作相同,这意味着你可以不更改数据处理的代码 仅仅修改输入/输出的指向, 便可以简单地将小数据量上本地测试运行的代码迁移到 ODPS 上, 而迁移的正确性由 PyODPS 来保证。 创建 DataFrame 非常简单,只需将 Table 对象、 pandas DataFrame 对象或者 sqlalchemy Table 对象传入即可。 '''
# 列类型 ''' DataFrame包括自己的类型系统,在使用Table初始化的时候,ODPS的类型会被进行转换。 这样做的好处是,能支持更多的计算后端。 目前,DataFrame的执行后端支持ODPS SQL、pandas以及数据库(MySQL和Postgres)。 PyODPS DataFrame 包括以下类型 int8,int16,int32,int64,float32,float64,boolean,string,decimal,datetime,list,dict ODPS的字段和DataFrame的类型映射关系如下: '''
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