Question

我在PySpark中有一个Koalas DataFrame。我想计算列标准偏差。我已经尝试过：

df2['x_std'] = df2[['x_1',
'x_2',
'x_3',
'x_4',
'x_5',
'x_6',
'x_7',
'x_8',
'x_9',
'x_10','x_11',
'x_12']].std(axis = 1)

我收到以下错误：

TypeError: 'DataFrame' object does not support item assignment

我也在做类似的事情：

d1 = df2[['x_1',
'x_2',
'x_3',
'x_4',
'x_5',
'x_6',
'x_7',
'x_8',
'x_9',
'x_10','x_11',
'x_12']].std(axis = 1) 

df2['x_std'] = d1 # d1 is a Koalas Series that should get assigned to the new column.

执行此操作时出现此错误：

Cannot combine column argument because it comes from a different dataframe

对考拉来说是全新的。任何人都可以提出一些想法吗？谢谢。

Answer 1

您可以将选项"compute.ops_on_diff_frames"设置为True，然后执行操作。

import databricks.koalas as ks

ks.set_option("compute.ops_on_diff_frames", True)

kdf = ks.DataFrame(
    {'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
     'b': [2, 1, 7, 4, 2, 3],
     'c': [3, 7, 1, 4, 6, 5],
     'd': [4, 2, 3, 4, 3, 8],},)

kdf['dev'] = kdf[['a', 'b', 'c', 'd']].std(axis=1)
print (kdf)

   a  b  c  d       dev
0  1  2  3  4  1.241909
5  6  3  5  8  2.363684
1  2  1  7  2  2.348840
3  4  4  4  4  1.788854
2  3  7  1  3  2.223378
4  5  2  6  3  1.856200

尽管默认情况下不允许，但不确定是good practice。

PySpark无法在Koalas DataFrame中计算列式标准差

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