我有包含一些数据的json文件,我将这个json转换为pyspark dataframe(我选择了一些列,而不是所有列),这是我的代码: import os
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.sql import SparkSession
import json
from pyspark.sql.functions import col
sc = SparkContext.getOrCreate()
spark = SparkSession
我有一个包含两列的pyspark dataframe,ID和Elements。"Elements“列中有list元素。它看起来像这样,
ID | Elements
_______________________________________
X |[Element5, Element1, Element5]
Y |[Element Unknown, Element Unknown, Element_Z]
我想用‘element’列中最频繁的元素组成一个列。输出应如下所示:
ID | Elements
如何从PySpark数据帧中的特定数字中添加具有序列值的列?
当前数据集:
Col1 Col2 Flag
Val1 Val2 F
Val3 Val4 T
但我希望数据集是这样的:
Col1 Col2 Flag New_Col
Val1 Val2 F 11F
Val3 Val4 T 12T
我正在使用下面的代码,在Python中。
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import types as T
seq = 10
我正在运行代码脚本以获得以下结果。代码如下所示。我不明白为什么我会得到如图所示的xyz1列。例如,为什么xyz1的第一行是0。根据窗口函数,它对应的组应该是前两行,但为什么F.count(F.col("xyz")).over(w)在这里得到0。 import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql import functions as F
spark = SparkSession.builder.appName(
我有一个python/pyspark格式的数据框,其中包含列id、time、city、zip等......
现在,我向该数据框添加了一个新的列name。
现在,我必须以这样的方式排列列:name列在id之后
我已经做了如下工作
change_cols = ['id', 'name']
cols = ([col for col in change_cols if col in df]
+ [col for col in df if col not in change_cols])
df = df[cols]
我得到了这个错误
pyspark.
我试图为每个val使用另一列ts对值id进行排序。
# imports
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import SparkSession as ss
import pandas as pd
# create dummy data
pdf = pd.DataFrame( [['2',2,'cat'],['1',1,'dog'],['1',2,'cat'],['2',3,'cat'],
我对pyspark是个新手。我有一个包含ID和BALANCE列的pyspark数据框。我尝试将列balance存储到100% (1-100%)的存储桶中,并计算每个存储桶中有多少个in。
我不能使用任何与RDD相关的东西,我只能使用Pyspark语法。我试过下面的代码
w = Window.orderBy(df.BALANCE)
test = df.withColumn('percentile_col',F.percent_rank().over(w))
我希望得到一个新的列,它可以自动计算平衡列中每个数据点的百分位数,并忽略缺少的值。
使用PySpark,我正在寻找一种根据列Status中的值填充列Code的方法。df按ID列排序。 唯一有意义的Code值是A (Good), B (Bad), C (Neutral)。 当这些值中的一个出现时,我希望每一行都有相同的Status值,直到出现任何其他重要的Code值。 这是所需的带有新添加的Status列的df输出: +----+------+---------+
| ID | Code | Status |
+----+------+---------+
| 1 | A | Good |
| 2 | 1x4 | Good |
| 3 | B
重复运行以下代码会产生不一致的结果。到目前为止,我只看到了两个输出。在切换到其他结果之前,结果会重复任意随机次数,然后在再次切换回之前,这些结果也会重复任意随机次数。
为什么会发生这种情况?
在这个示例中,我可以使用索引窗口函数并在使用%修改单个列之前包含一个orderBy(),但我的实际示例中,我没有这个选项,所以这不是一个适合我的解决方案。
import pyspark
spark = pyspark.sql.SparkSession.builder.getOrCreate()
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.wind
我有下面的代码。本质上,我尝试做的是从现有列中的值生成一些新列。这样做之后,我将包含新列的dataframe保存为集群中的一个表。抱歉,我还是个初学者。
from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
from pyspark.sql.functions import udf, array
from pyspark.sql.types import DecimalType
import numpy as np
import math
df = sqlContext.sql('select * from db