General functions

Working with options

reset_option (键)	将一个选项重置为其默认值。
get_option (键[, 默认值])	检索指定选项的值。
set_option (键, 值)	设置指定选项的值。
option_context (*args)	上下文管理器，用于在 with 语句上下文中临时设置选项。

Data manipulations and SQL

melt (frame[, id_vars, value_vars, var_name, …])	将DataFrame从宽格式透视为长格式，可以选择保留标识变量集。
merge (obj, right[, how, on, left_on, …])	合并具有数据库样式连接的DataFrame对象。
merge_asof (左, 右[, 在, 左_在, …])	执行asof合并。
get_dummies (数据[, 前缀, 前缀分隔符, …])	将分类变量转换为哑变量/指示变量，也称为独热编码。
concat (objs[, axis, join, ignore_index, sort])	沿特定轴连接 pandas-on-Spark 对象，并可选择沿其他轴进行集合逻辑操作。
sql (查询[, index_col, args])	执行一个SQL查询并将结果作为pandas-on-Spark DataFrame返回。
broadcast (obj)	将一个DataFrame标记为足够小以用于广播连接。

Top-level missing data

isna (对象)	检测类数组对象中的缺失值。
isnull (对象)	检测类似数组对象中的缺失值。
notna (对象)	检测现有的（非缺失的）值。
notnull (对象)	检测现有的（非缺失的）值。

Top-level dealing with numeric data

to_numeric (arg[, errors])

将参数转换为数值类型。

Top-level dealing with datetimelike data

to_datetime (arg[, errors, format, unit, …])	将参数转换为日期时间。
date_range ([开始, 结束, 周期, 频率, 时区, …])	返回一个固定频率的DatetimeIndex。
to_timedelta (arg[, unit, errors])	将参数转换为时间差。
timedelta_range ([开始, 结束, 周期, 频率, …])	返回一个固定频率的TimedeltaIndex，默认频率为天。

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pyspark.pandas.read_sql

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