我在Databricks的Pyspark环境中工作,有一个pyspark数据框架,我将其称为df。 我需要将这个spark数据帧推送到csv文件中,我无法这样做。虽然没有弹出错误,但数据帧没有复制到csv中。下面是通用代码 path = “ “ #CSV File Location
header = “This is the header of the file"
With open(path,”a”) as f:
f.write(header+”\n”)
df.write.csv(path=path,format=“csv”,mode=“append”)
我使用的是pyspark 3.0.1。我想从我的pyspark数据帧df的列group中删除记录以2K开头的行。
我的样本数据如下所示
Name Age Group
John 23 1L12
Rami 32 2K18
Pat 35 1P28
删除后,我的最终数据帧应该如下所示
Name Age Group
John 23 1L12
Pat 35 1P28
我有一个PySpark数据帧,它有一个复杂的列,请参考下列值:
ID value
1 [{"label":"animal","value":"cat"},{"label":null,"value":"George"}]
我想在PySpark dataframe中添加一个新列,它基本上将它转换为一个字符串列表。如果Label为null,则字符串应包含value;如果label不为null,则string应为label:value。因此,对于上面的示例数据帧,输出应如下所示:
ID
我在pyspark dataframe中有一个count列,如下所示:
id Count Percent
a 3 50
b 3 50
我想要一个结果数据帧为:
id Count Percent CCount CPercent
a 3 50 3 50
b 3 50 6 100
我不能使用熊猫数据帧,因为数据库太大了。我找到了指向窗口分区的答案,但我没有这样的列作为分区依据。请大家用pyspark dataframe告诉我怎么做。注意: pysp
我希望为数据帧中列的每个类别随机选择N行。假设列是'color‘,N是5,那么我想为每种颜色选择5项。
通常的做法是这样的
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import col, row_number
# Define a random key that can be used to sort by
df = df.select("*", rand().alias(key))
# Sort the rows within each color b
我试着跟踪这个。我理解“估计”的概念。它以一个数据帧作为输入,并使用它来训练和返回一个预测模型,该模型是MLlib术语中的一个转换器(它以数据帧作为输入,并返回另一个数据帧)。
我不清楚的是,估计器如何知道数据帧的哪些列应该作为特性来处理,哪些列应该作为目标。
让我们看一下这个例子:
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
# Prepare training data from a list of (label, features) tuples.
training = spark.createDataFrame([