Красивые веранды с колоннами – 135 лучших фото, дизайн веранды в частном доме и на даче
Timber Column Porch
Georgia Front Porch
This timber column porch replaced a small portico. It features a 7.5′ x 24′ premium quality pressure treated porch floor. Porch beam wraps, fascia, trim are all cedar. A shed-style, standing seam metal roof is featured in a burnished slate color. The porch also includes a ceiling fan and recessed lighting.
Darlington Farmhouse
Huskins Builders Inc.
Стильный дизайн: веранда среднего размера на переднем дворе в стиле кантри с колоннами, мощением клинкерной брусчаткой и навесом — последний тренд
Halloween porch
RénoDéco etc.
Designer Lyne brunet Пример оригинального дизайна: большая веранда на переднем дворе в стиле кантри с колоннами и навесом
Front Covered Porch
The House Designers
The welcoming Front Covered Porch of The Catilina.
View House Plan THD-5289: https://www.thehousedesigners.com/plan/catilina-1013-5289/
Porch Detail
Richard Bubnowski Design LLC
Detail Свежая идея для дизайна: большая веранда на переднем дворе в морском стиле с колоннами, настилом, навесом и перилами из тросов — отличное фото интерьера
Snoqualmie
Baluco
Modern Entry with natural beams Идея дизайна: веранда на переднем дворе в стиле модернизм с навесом и колоннами
Front porch
Meyer Design
This farmhouse front porch is quite charming with its stained shiplap ceiling and white posts.
Architect: Meyer Design
Photos: Jody Kmetz Стильный дизайн: большая веранда на переднем дворе в стиле кантри с навесом, колоннами и покрытием из бетонных плит — последний тренд
Front Porch Addition
Lasley Brahaney Architecture + Construction
Our Princeton architects designed a new porch for this older home creating space for relaxing and entertaining outdoors. New siding and windows upgraded the overall exterior look. Our architects designed the columns and window trim in similar styles to create a cohesive whole. We designed a wide, open entry staircase with lighting and a handrail on one side.
9318 Grayson II
Hartley Brothers Inc.
На фото: веранда среднего размера на переднем дворе в стиле неоклассика (современная классика) с колоннами, покрытием из бетонных плит и навесом с
Back Porch
CS Thomas Construction
Bevelo copper gas lanterns, herringbone brick floor, and «Haint blue» tongue and groove ceiling. Источник вдохновения для домашнего уюта: веранда на заднем дворе в стиле кантри с мощением клинкерной брусчаткой, навесом, колоннами и деревянными перилами
Halloween porch
RénoDéco etc.
Designer Lyne brunet Пример оригинального дизайна: большая веранда на переднем дворе в стиле кантри с колоннами и навесом
Modern Custom Home Designs
Maggee Gibson Design Inc.
Jamee Gibson — J.S.G. Photography Источник вдохновения для домашнего уюта: веранда среднего размера на переднем дворе в стиле модернизм с колоннами, мощением тротуарной плиткой и козырьком
James Island Estate
Herlong Architects
Свежая идея для дизайна: веранда на переднем дворе в стиле неоклассика (современная классика) с колоннами, навесом и перилами из смешанных материалов — отличное фото интерьера
Дом с колоннами
Дом с колоннами
208505
495
247330
1974
579873
Фото:
bryusov-per-19.gethome.ru
Фото:
bryusov-per-19.gethome.ru
Фото:
bryusov-per-19. gethome.ru
Фото:
bryusov-per-19.gethome.ru
Главный фасад жилого дома, построенного совсем недавно — в 2007 году, замысловато подпирают гигантские каменные колонны, каждая из которых на вершине расщепляется и заканчивается кроной настоящего дерева. Это не муляж — по замыслу архитектора Алексея Бавыкина в вершине каждой из колонн располагается кадка с растением, которое так чудесно дополняет облик здания.
Каменные «стволы деревьев» играют здесь роль колонн (которые, в свою очередь, изначально заимствовали форму от деревьев), а живые растения в верхушке, напротив, становятся архитектурным элементом — ордером. Получается очень интересная игра со смыслами.
Примечательно, что дом построен по принципу колодца: некоторые окна выходят в замкнутый внутренний дворик со стеклянной крышей. То есть у жильцов дома будет полноценный летний сад, в котором можно отдохнуть в любой момент.
Необычные концерты в Соборе Петра и Павла. 12+
Джаз, средневековая и классическая музыка на органе.
Смотреть расписание
Если вы нашли опечатку или ошибку, выделите фрагмент текста, содержащий её, и нажмите Ctrl+↵
Расположение
Адрес Дома с колоннами
Брюсов пер., д. 19
Дополнительная информация
Тип достопримечательности
необычные дома
Spark DataFrame withColumn — Spark by {Examples}
Spark withColumn() — это функция DataFrame, которая используется для добавления нового столбца в DataFrame, изменения значения существующего столбца, преобразования типа данных столбца, получения новый столбец из существующего столбца, в этом посте я покажу вам часто используемые операции столбца DataFrame с примерами Scala.
Синтаксис и использование Spark withColumn()
Добавить новый столбец в DataFrame
Изменить значение существующего столбца
Получить новый столбец из существующего столбца
Изменить тип данных столбца
Добавить, заменить или обновить несколько столбцов
Переименовать имя столбца
Удалить столбец из DataFrame
Разделить столбец на несколько столбцов с помощью Syntax()
08 08 0 и Usage
Spark withColumn() — это функция преобразования DataFrame, которая используется для управления значениями столбцов всех строк или выбранных строк в DataFrame.
Функция withColumn() возвращает новый кадр данных Spark после выполнения таких операций, как добавление нового столбца, обновление значения существующего столбца, получение нового столбца из существующего столбца и многое другое.
colName:String — укажите новый столбец, который вы хотите создать. используйте существующий столбец для обновления значения.
col:Столбец – выражение столбца.
Поскольку withColumn() является функцией преобразования, она не выполняется до тех пор, пока не будет вызвано действие.
Метод Spark withColumn() вводит внутреннюю проекцию. Поэтому многократный вызов, например, через циклы для добавления нескольких столбцов, может привести к созданию больших планов, которые могут вызвать проблемы с производительностью и даже StackOverflowException . Чтобы избежать этого, используйте , выберите с несколькими столбцами одновременно.
Spark Документация
Во-первых, давайте создадим DataFrame для работы.
импортировать org.apache.spark.sql.{строка, SparkSession}
импортировать org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructType}
val data = Seq(Row(Row("Джеймс;","","Смит"),"36636","M","3000"),
Строка(Строка("Майкл","Роза","")","40288","М","4000"),
Строка(Строка("Роберт","","Уильямс"),"42114","М","4000"),
Строка(Строка("Мария","Энн","Джонс"),"39192","F","4000"),
Строка(Строка("Джен","Мэри","Браун"),"","F","-1")
)
схема val = новый StructType()
.add("имя",новый StructType()
.add("имя",StringType)
.add("отчество",StringType)
.add("фамилия",StringType))
.добавить ("доб", StringType)
.add("пол",StringType)
.add("зарплата",StringType)
val df = spark.createDataFrame (spark.sparkContext.parallelize (данные), схема)
1.
Добавить новый столбец в DataFrame
Чтобы создать новый столбец, передайте желаемое имя столбца в первый аргумент функции преобразования withColumn(). Убедитесь, что этот новый столбец еще не присутствует в DataFrame, если он присутствует, он обновляет значение столбца. В приведенном ниже фрагменте функция lit() используется для добавления постоянного значения в столбец DataFrame. Мы также можем создать цепочку, чтобы добавить несколько столбцов.
импортировать org.apache.spark.sql.functions.lit
df.withColumn ("Страна", горит ("США"))
//цепочка для работы с несколькими столбцами
df.withColumn ("Страна", горит ("США"))
.withColumn ("другой столбец", горит ("другое значение"))
Приведенный выше подход хорош, если вы манипулируете несколькими столбцами, но если вы хотите добавить или обновить несколько столбцов, не используйте цепочку withColumn(), так как это приводит к проблемам с производительностью, вместо этого используйте select() для обновления нескольких столбцов.
2. Изменение значения существующего столбца
Spark withColumn() Функцию DataFrame также можно использовать для обновления значения существующего столбца. Чтобы изменить значение, передайте существующее имя столбца в качестве первого аргумента и значение, которое будет назначено в качестве второго столбца. Обратите внимание, что второй аргумент должен быть равен 9.0003 Тип столбца .
импортировать org.apache.spark.sql.functions.col
df.withColumn («зарплата», col («зарплата») * 100)
Этот фрагмент кода умножает значение «зарплата» на 100 и обновляет значение обратно в столбец «зарплата».
3. Создать новый столбец из существующего столбца
Чтобы создать новый столбец, укажите в первом аргументе имя, которое вы хотите использовать для нового столбца, и используйте второй аргумент для присвоения значения путем применения операции к существующему столбцу. .
df.withColumn("CopiedColumn",col("зарплата")* -1)
Этот фрагмент кода создает новый столбец «CopiedColumn» путем умножения столбца «salary» на значение -1.
4. Изменить тип данных столбца
Используя Spark withColumn для DataFrame и используя функцию приведения для столбца, мы можем изменить тип данных столбца DataFrame. Приведенный ниже оператор изменяет тип данных со строки на целое число для столбца «зарплата».
5. Добавить, заменить или обновить несколько столбцов
Если вы хотите добавить, заменить или обновить несколько столбцов в Spark DataFrame, не рекомендуется связывать с функцией Column() , так как это приводит к проблемам с производительностью и рекомендует используйте select() после создания временного представления в DataFrame
df2.createOrReplaceTempView ("ЧЕЛОВЕК")
spark.sql("ВЫБРАТЬ зарплату*100 как зарплату, зарплату*-1 как CopiedColumn, 'США' как страну ОТ ЧЕЛОВЕКА").show()
6. Переименовать имя столбца
Хотя в примерах 6, 7 и 8 функция withColumn() не используется, мне все же хочется объяснить, как переименовывать, удалять и разделять столбцы, так как это может быть вам полезно.
Чтобы переименовать существующий столбец, используйте функцию «withColumnRenamed» в DataFrame.
df.withColumnRenamed("gender","sex")
7. Удаление столбца
Используйте функцию drop() для удаления определенного столбца из DataFrame.
df.drop("CopiedColumn")
8. Разделить столбец на несколько столбцов
Хотя в этом примере не используется функция withColumn() , я все же чувствую, что было бы неплохо объяснить разделение одного столбца DataFrame на несколько столбцов с помощью функции преобразования Spark map() .
импортировать spark.implicits._
val columns = Seq("имя","адрес")
val data = Seq(("Роберт, Смит", "1 Main st, Newark, NJ, 92537"),
(«Мария, Гарсия», «Волнат-стрит, 3456, Ньюарк, Нью-Джерси, 94732»))
var dfFromData = spark.createDataFrame(данные).toDF(столбцы:_*)
dfFromData.printSchema()
val newDF = dfFromData.map(f=>{
val nameSplit = f.getAs[String](0). split(",")
val addSplit = f.getAs[String](1).split(",")
(nameSplit(0),nameSplit(1),addSplit(0),addSplit(1),addSplit(2),addSplit(3))
})
val finalDF = newDF.toDF("Имя","Фамилия",
«Адресная строка1», «Город», «Штат», «Почтовый индекс»)
finalDF.printSchema()
finalDF.show(ложь)
В этом фрагменте столбец имени разделен на «имя», «фамилия» и столбец адреса на «Адресная строка 1», «Город», «Штат» и «Почтовый индекс». Выход ниже вывода:
Примечание: Обратите внимание, что все эти функции возвращают новый кадр данных после применения функций вместо обновления кадра данных.
9. Полный пример Spark withColumn()
импортировать org.apache.spark.sql.{строка, SparkSession}
импортировать org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructType}
импортировать org.apache.spark.sql.functions._
объект WithColumn {
def main(args:Array[String]):Unit= {
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.мастер("местный[1]")
.appName("SparkByExamples.com")
.getOrCreate()
val dataRows = Seq(Row(Row("Джеймс;","","Смит"),"36636","M","3000"),
Строка(Строка("Майкл","Роза","")","40288","М","4000"),
Строка(Строка("Роберт","","Уильямс"),"42114","М","4000"),
Строка(Строка("Мария","Энн","Джонс"),"39192", "Ж", "4000"),
Строка(Строка("Джен","Мэри","Браун"),"","F","-1")
)
схема val = новый StructType()
. add("имя",новый StructType()
.add("имя",StringType)
.add("отчество",StringType)
.add("фамилия",StringType))
.добавить ("доб", StringType)
.add("пол",StringType)
.add("зарплата",StringType)
val df2 = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(dataRows),схема)
//Изменяем тип данных столбца
df2.withColumn ("Зарплата", df2 ("Зарплата"). Cast ("Целое число"))
// Извлекаем новый столбец из существующего
val df4=df2.withColumn("CopiedColumn",df2("зарплата")* -1)
//Преобразование существующего столбца
val df5 = df2.withColumn («зарплата», df2 («зарплата») * 100)
//Вы также можете связать withColumn для изменения нескольких столбцов
// Переименование столбца.
val df3=df2.withColumnRenamed("пол","пол")
df3.printSchema()
// Удаление столбца
val df6 = df4.drop ("CopiedColumn")
println(df6.columns.contains("CopiedColumn"))
//Добавление буквального значения
df2.withColumn («Страна», горит («США»)). printSchema ()
//Получение
df2.show(ложь)
df2.select("имя").show(false)
df2.select("имя.имя").show(false)
df2.select("имя.*").show(false)
импортировать spark.implicits._
val columns = Seq("имя","адрес")
val data = Seq(("Роберт, Смит", "1 Main st, Newark, NJ, 92537"), ("Мария, Гарсия", "3456 Уолнат-стрит, Ньюарк, Нью-Джерси, 94732"))
var dfFromData = spark.createDataFrame(данные).toDF(столбцы:_*)
dfFromData.printSchema()
val newDF = dfFromData.map(f=>{
val nameSplit = f.getAs[String](0).split(",")
val addSplit = f.getAs[String](1).split(",")
(nameSplit(0),nameSplit(1),addSplit(0),addSplit(1),addSplit(2),addSplit(3))
})
val finalDF = newDF.toDF("Имя","Фамилия","Адрес Line1","Город","Штат","zipCode")
finalDF.printSchema()
finalDF.show(ложь)
df2.createOrReplaceTempView ("ЧЕЛОВЕК")
spark.sql("ВЫБРАТЬ зарплату*100 как зарплату, зарплату*-1 как CopiedColumn, 'США' как страну ОТ ЧЕЛОВЕКА").show()
}
}
Полный код можно загрузить с GitHub
Приятного обучения !!
Связанные статьи
Как переименовать столбец DataFrame
Как отбросить DataFrame Column
Spark Join Types
Spark DataFrame Groupby ()
Spark Union и Unionall. withColumn() Использование с примерами
PySpark withColumn() — это функция преобразования DataFrame, которая используется для изменения значения, преобразования типа данных существующего столбца, создания нового столбца и многого другого. В этом посте я познакомлю вас с часто используемыми операциями со столбцами PySpark DataFrame на примерах withColumn().
PySpark withColumn — изменить тип данных столбца
Преобразовать/изменить значение существующего столбца
1. Изменить тип данных с помощью PySpark withColumn()
Используя PySpark withColumn() в DataFrame, мы можем преобразовать или изменить тип данных столбца. Чтобы изменить тип данных, вам также нужно будет использовать функция cast() вместе с withColumn(). Приведенный ниже оператор изменяет тип данных с String на Integer для столбца оклада .
df.withColumn («Зарплата», col («Зарплата»). Cast («Целое число»)). Показать ()
2. Обновление значения существующего столбца
PySpark withColumn() Функцию DataFrame также можно использовать для изменения значения существующего столбца. Чтобы изменить значение, передайте существующее имя столбца в качестве первого аргумента и значение, которое будет присвоено в качестве второго аргумента функции withColumn(). Обратите внимание, что второй аргумент должен быть равен 9.0003 Тип столбца . Также см. раздел Различные способы обновления столбца PySpark DataFrame.
df.withColumn («зарплата», col («зарплата») * 100). показать ()
Этот фрагмент кода умножает значение «зарплата» на 100 и обновляет значение обратно в столбец «зарплата».
3. Создать столбец из существующего
Чтобы добавить/создать новый столбец, укажите в качестве первого аргумента имя, которое вы хотите использовать для нового столбца, и используйте второй аргумент для присвоения значения путем применения операции к существующему столбцу. столбец. Также см. Различные способы добавления нового столбца в PySpark DataFrame.
Этот фрагмент кода создает новый столбец «CopiedColumn» путем умножения столбца «salary» на значение -1.
4. Добавьте новый столбец с помощью withColumn()
Чтобы создать новый столбец, передайте имя столбца, которое вы хотите, в первый аргумент функции преобразования withColumn() . Убедитесь, что этот новый столбец еще не присутствует в DataFrame, если он присутствует, он обновляет значение этого столбца.
В приведенном ниже фрагменте функция PySpark lit() используется для добавления постоянного значения в столбец DataFrame. Мы также можем создать цепочку, чтобы добавить несколько столбцов.
Хотя вы не можете переименовать столбец с помощью withColumn, я все же хотел рассказать об этом, поскольку переименование является одной из распространенных операций, которые мы выполняем с DataFrame. Чтобы переименовать существующий столбец, используйте Функция withColumnRenamed() для DataFrame.
New siding and windows upgraded the overall exterior look. Our architects designed the columns and window trim in similar styles to create a cohesive whole. We designed a wide, open entry staircase with lighting and a handrail on one side.
gethome.ru
12+
Чтобы избежать этого, используйте 
Добавить новый столбец в DataFrame 
split(",")
val addSplit = f.getAs[String](1).split(",")
(nameSplit(0),nameSplit(1),addSplit(0),addSplit(1),addSplit(2),addSplit(3))
})
val finalDF = newDF.toDF("Имя","Фамилия",
«Адресная строка1», «Город», «Штат», «Почтовый индекс»)
finalDF.printSchema()
finalDF.show(ложь)
| Ньюарк| Нью-Джерси | 94732 |
+----------+---------+---------------+-------+----- +-------+
add("имя",новый StructType()
.add("имя",StringType)
.add("отчество",StringType)
.add("фамилия",StringType))
.добавить ("доб", StringType)
.add("пол",StringType)
.add("зарплата",StringType)
val df2 = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(dataRows),схема)
//Изменяем тип данных столбца
df2.withColumn ("Зарплата", df2 ("Зарплата"). Cast ("Целое число"))
// Извлекаем новый столбец из существующего
val df4=df2.withColumn("CopiedColumn",df2("зарплата")* -1)
//Преобразование существующего столбца
val df5 = df2.withColumn («зарплата», df2 («зарплата») * 100)
//Вы также можете связать withColumn для изменения нескольких столбцов
// Переименование столбца.
val df3=df2.withColumnRenamed("пол","пол")
df3.printSchema()
// Удаление столбца
val df6 = df4.drop ("CopiedColumn")
println(df6.columns.contains("CopiedColumn"))
//Добавление буквального значения
df2.withColumn («Страна», горит («США»)).
printSchema ()
//Получение
df2.show(ложь)
df2.select("имя").show(false)
df2.select("имя.имя").show(false)
df2.select("имя.*").show(false)
импортировать spark.implicits._
val columns = Seq("имя","адрес")
val data = Seq(("Роберт, Смит", "1 Main st, Newark, NJ, 92537"), ("Мария, Гарсия", "3456 Уолнат-стрит, Ньюарк, Нью-Джерси, 94732"))
var dfFromData = spark.createDataFrame(данные).toDF(столбцы:_*)
dfFromData.printSchema()
val newDF = dfFromData.map(f=>{
val nameSplit = f.getAs[String](0).split(",")
val addSplit = f.getAs[String](1).split(",")
(nameSplit(0),nameSplit(1),addSplit(0),addSplit(1),addSplit(2),addSplit(3))
})
val finalDF = newDF.toDF("Имя","Фамилия","Адрес Line1","Город","Штат","zipCode")
finalDF.printSchema()
finalDF.show(ложь)
df2.createOrReplaceTempView ("ЧЕЛОВЕК")
spark.sql("ВЫБРАТЬ зарплату*100 как зарплату, зарплату*-1 как CopiedColumn, 'США' как страну ОТ ЧЕЛОВЕКА").show()
}
}
withColumn() Использование с примерами 
», «Ф», -1)
]
columns = ["имя","отчество","фамилия","доб","пол","зарплата"]
из pyspark.sql импортировать SparkSession
искра = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate()
df = spark.createDataFrame (данные = данные, схема = столбцы)
Обратите внимание, что второй аргумент должен быть равен 9.0003 Тип столбца . Также см. раздел Различные способы обновления столбца PySpark DataFrame. 
Убедитесь, что этот новый столбец еще не присутствует в DataFrame, если он присутствует, он обновляет значение этого столбца. 
Добавить комментарий