转换#
- pylibcudf.transform.bools_to_mask(Column input) tuple#
从布尔元素列创建位掩码
- 参数：
- inputColumn
用于生成新掩码的列。
- 返回：
- tuple[gpumemoryview, int]
包含位掩码的 gpumemoryview 和空值计数的二元组。
- pylibcudf.transform.compute_column(Table input, Expression expr) Column#
通过对表评估表达式来创建列。
有关详细信息，请参阅
compute_column()。- 参数：
- inputTable
用于表达式评估的表
- exprExpression
要评估的表达式
- 返回：
- 评估表达式生成的列
- pylibcudf.transform.encode(Table input) tuple#
将给定表的行编码为整数。
- 参数：
- inputTable
包含要编码值的表
- 返回：
- tuple[Table, Column]
输入表中按排序顺序排列的不同行，以及表示编码行的整数索引列。
- pylibcudf.transform.mask_to_bools(Py_ssize_t bitmask, int begin_bit, int end_bit) Column#
从给定位掩码创建布尔列。
- 参数：
- bitmaskint
需要转换的位掩码指针
- begin_bitint
应开始转换的位位置
- end_bitint
应停止转换的位位置（不包含此位）
- 返回：
- Column
从 [begin_bit, end_bit] 范围内的位掩码生成的布尔列
- pylibcudf.transform.nans_to_nulls(Column input) tuple#
创建一个空值掩码，保留现有空值并将 NaN 转换为 null。
有关详细信息，请参阅
nans_to_nulls()。- 参数：
- inputColumn
用于生成新掩码的列。
- 返回：
- 包含空值掩码的 gpumemoryview 和新空值计数的二元组。
- pylibcudf.transform.one_hot_encode(Column input, Column categories) Table#
通过为
categories中的每个值生成一个新列来编码input，新列指示该值是否在input中出现。- 参数：
- inputColumn
包含要编码值的列。
- categoriesColumn
包含类别的列
- 返回：
- Column
编码值组成的表。
- pylibcudf.transform.transform(list inputs, unicode transform_udf, DataType output_type, bool is_ptx) Column#
- 通过对
多个输入列应用转换函数来创建新列。
- 参数：
- inputslist[Column]
要转换的列。
- transform_udfstr
要应用的转换函数的 PTX/CUDA 字符串。
- output_typeDataType
与 unary_udf 中的输出类型兼容的输出类型。
- is_ptxbool
如果为
True，则 UDF 被视为 PTX 代码。如果为False，则 UDF 被视为 CUDA 代码。
- 返回：
- Column
已对每个元素应用 UDF 的转换后的列。