调用下面的对象时出错是在不丢失空值的情况下分解dataframe中的数组,但在调用列时我得到错误,说对象没有属性‘_ code.This _ object _id’。需要帮助,在其他方式调用列,可以工作。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import DataFrame
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import ArrayType
from pyspark.sql.functions import *
from functools import
如何执行不是程序驱动程序部分的例程的火花sql查询?
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
def doWork(rec):
data = SQLContext.sql("select * from zip_data where STATEFP ='{sfp}' and COUNTYFP = '{cfp}' ".format(sfp=rec[0], cfp=rec[1]))
在PySpark中,我们不能使用传统的熊猫或R风格的符号来根据DataFrame中的旧列来制作新的列。例如,假设我试图连接两列:
import pyspark.sql.functions as F
df['newcol'] = F.concat(df['col_1'], df['col_2'])
结果:
TypeError: 'DataFrame' object does not support item assignment
相反,这样做的实现方法是
df = df.withColumn('newcol', F.
我正在尝试理解DataFrame列类型。当然,DataFrame不是一个物化的对象,它只是一组Spark的指令,将来要转换成代码。但我认为,这个类型列表代表了在执行操作时JVM中可能出现的对象类型。
import pyspark
import pyspark.sql.types as T
import pyspark.sql.functions as F
data = [0, 3, 0, 4]
d = {}
d['DenseVector'] = pyspark.ml.linalg.DenseVector(data)
d['old_DenseVector'] =
使用Python3.7.9,Spark2.4.5,我尝试手动“尝试解析”从字符串到整数的给定列子集,然后将两个额外的列添加到dataframe中:
具有失败解析的列数的_num_invalid_columns:(以逗号或管道分隔的列列表表示-9999)_invalid_colums_list:),这些列不能解析。
我能够计算"_num_invalid_columns",但我对"_invalid_columns_list“有问题。下面要重现的代码,我尽可能地减少了它。
'''
Uncomment these 2 lines if using Jup
我想将一些函数应用到pysaprk dataframe的列中,这是一个用UDF实现这一点的管理方法,但是我希望返回是另一个对象,而不是dataframe的一个列、一个熊猫数据框、一个python列表等等。
我使用分类器将每一列划分为类,但我希望结果是类的摘要,而不是修改,我不知道这是否适用于UDF。
我的代码是这样的
import numpy as np
import pandas as pd
import pyspark
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark
我正在尝试使用pyspark将两个没有共同之处(没有键是公共的)的csv文件组合成一个键值成对的rdd 让我们假设A.csv有 a
b
c 而B.csv有 1
2
3 在pyspark中有没有一个选项可以通过连接这两个来获得一个rdd,就像这样 a:1
b:2
c:3 当然,两个csv文件中的行数应该匹配。这是在pyspark中很容易做的事情,还是应该首先在常规的python中完成。也就是说,对这两个文件进行嵌套循环,然后创建一个元组元组,如((a,1),(b,2)...)然后将其传递给parallelize。
我想通过pyspark sql在databricks上的数据库中找到具有特定列的表。 我使用了以下代码,但它不起作用。https://medium.com/@rajnishkumargarg/find-all-the-tables-by-column-name-in-hive-51caebb94832 在SQL server上,我的代码是: SELECT Table_Name, Column_Name
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE TABLE_CATALOG = 'YOUR_DATABASE'
AND C