具有唯一列值的pyspark dataframe数据转换
在云计算领域中，pyspark是一种基于Python的开源分布式计算框架，用于处理大规模数据集。pyspark提供了丰富的API和工具，可以进行数据转换、处理和分析。
具有唯一列值的pyspark dataframe数据转换可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()- 加载数据集并创建DataFrame：
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Alice", 35), ("Charlie", 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])- 添加唯一标识列：
df_with_id = df.withColumn("id", monotonically_increasing_id())这里使用了monotonically_increasing_id()函数，它会为每一行生成一个唯一的递增ID。
- 根据唯一标识列进行数据转换：
unique_df = df_with_id.dropDuplicates(["Name"])使用dropDuplicates()函数根据指定的列名去除重复的行，这里选择了"Name"列。
- 查看转换后的结果：
unique_df.show()以上步骤中，我们首先导入了必要的库和模块，然后创建了SparkSession对象。接着，我们加载了数据集并创建了DataFrame。为了添加唯一标识列，我们使用了monotonically_increasing_id()函数。最后，我们根据唯一标识列进行数据转换，去除了重复的行。
这种数据转换适用于需要根据某一列的唯一值进行数据处理或分析的场景，例如数据去重、数据聚合等。
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我正在使用Spark3.1.1版本的PySpark DataFrame API进行本地设置。在读取数据、执行一些转换等之后，我将DataFrame保存到磁盘。输出目录与part-0000*文件一起创建，输出目录中也有_SUCCESS文件。但是，我的part-0000*总是空的，即零字节。
我试着用parquet和csv格式编写它，结果是一样的。在编写之前，我调用了df.show()以确保DataFrame中有数据。
### code.py ###
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as
浏览 8提问于2022-05-11得票数 1
3回答
我来自R和到PySpark，因为它的出色的火花处理，我正在努力从一个上下文映射到另一个特定的概念。
尤其是，假设我拥有如下数据集
x | y
--+--
a | 5
a | 8
a | 7
b | 1
我希望添加一个列，其中包含每个x值的行数，如下所示：
x | y | n
--+---+---
a | 5 | 3
a | 8 | 3
a | 7 | 3
b | 1 | 1
在dplyr中，我只想说：
import(tidyverse)
df <- read_csv("...")
df %>%
group_by(x) %>%
mutate(n
浏览 0提问于2018-02-14得票数 37
回答已采纳
用例是将一列附加到Parquet数据集，然后在同一位置高效地重写。下面是一个很小的例子。
创建一个pandas DataFrame并将其写入一个分区的Parquet数据集。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'id': ['a','a','a','b','b','b','b','c','c'],
'value': [0,1,2,3,4,5,6,
浏览 7提问于2021-10-14得票数 0
回答已采纳
我试图通过循环遍历该数据的每一行来打印数据。然后，我使用对dataframe的RDD的map()转换来应用lambda函数，并尝试将其转换回dataframe。我通过conda env在木星笔记本上运行这个程序。我的猜测是，在应用rlike()函数时存在一些问题，因为没有rlike()函数，映射工作得很好。下面的代码如下：
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.window import Window
spark = SparkSession.bui
浏览 14提问于2022-09-19得票数 0
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相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
【分享嘉宾介绍】
image.png
范锦
腾讯云资深技术专家
冀永楠
腾讯云资深技术专家
陈琪
华图在线高级产品经理
卓伟
腾讯云高级研发工程师
周吉成
腾讯云高级产品经理
【问答内容】
1. 图像识别系统的原理和应用方法
2. 腾讯云API搭建图像识别应用的优势？
3. 人脸识别技术在各领域的解决方案
4. 文字识别的技术难点
5. 搭建人
浏览 924提问于2019-04-12
1回答
我正在尝试基于时间戳[(start1, stop1), (start2, stop2), ...]的元组列表来筛选Pyspark。每个元组表示一个时间窗口。Pyspark数据作为以下结构：
+-------------------+------+
| ts| var|
+-------------------+------+
|2018-09-01 20:10:00| 0|
|2018-09-01 20:12:00| 2|
|2018-09-01 20:13:00| 1|
|2018-09-01 20:17:00| 5|
+-
浏览 1提问于2018-09-02得票数 0
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我有一个云桶，里面有很多(大约1000个)小JSON文件(每个文件只有几个KB )。我必须阅读它们，选择一些字段，并将结果存储在一个单一的拼花文件中。由于JSON文件非常小，因此产生的dataframe (约100 in )留在内存中。
我试过两种方法。第一种方法是使用Pandas和for循环：
import os
import pandas as pd
import json
path = ...
df = pd.DataFrame()
for root, _, filenames in os.walk(path):
for filename in fnmatch.filter(fi
浏览 27提问于2022-02-14得票数 0
我对pyspark和json解析还是个新手，我被困在了某些特定的场景中。让我先解释一下我要做什么，我有一个json文件，其中有一个数据元素，这个数据元素是一个包含另外两个json对象的数组。给定的json文件如下所示
{
"id": "da20d14c.92ba6",
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"name": "",
"topic": "",
"x": 380,
浏览 142提问于2019-06-05得票数 0
回答已采纳
我试图使用不带参数的DataFrame和udf将一列添加到我的星火withColumn中。这似乎只有当我使用lambda封装我的原始函数时才有效。
这是一辆MWE：
from pyspark.sql import Row, SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.createDataFrame([Row(number=i) for i in range(10)])
def foo():
return 'ba
浏览 0提问于2019-04-23得票数 2
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1回答
我有一个包含100多行的输入数据(从一个hive表创建)。对于dataframe的每一行，我需要提取列值(大多数字符串)，并将这些值传递给用户定义的函数。对于每一行，函数使用这些输入值和其他中间数据(从单元表创建)来计算结果数据中的一组行和存储。我是怎么做到的-请帮帮忙。
我试过这个：
var df1= hiveContext.sql("Select event_date,channelcode,st,tc,startsec,endsec from program_master")
var count1=df1.count()
df1 = df1.withColumn("
浏览 0提问于2018-02-24得票数 0
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我有一个非常大的CSV文件，它已经作为一个PySpark数据文件导入：df。dataframe包含许多列，包括列ireturn。我想要计算该列的0.99和0.01百分位数，然后将另一列添加到dataframe df中，作为new_col_99和new_col_01，它们分别包含0.99和0.01百分位数。我编写了下面的代码，它适用于小数据格式，但是当我将它应用到我的大型数据文件时会出现错误。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.csv(&#
浏览 0提问于2019-01-15得票数 3
1回答
在下面的代码中，数据文件的所有列都是字符串。其中一列用一个小数位存储整数或小数(6.1,4.8,3,9.4,6，...etc.)。但是，一旦将数据加载到pyspark dataframe中，它也会显示带有单个小数位(例如3.0)的整数。
问题：我们如何才能强迫pyspark显示所有不带小数的整数值？例如，3.0应该显示为3。
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql import functions as F
df = spark.read.csv(".......dfs.core.windows.net/my
浏览 7提问于2022-05-21得票数 0
25回答
开发工具千千万，哪个最高效最好用？
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图片
浏览 1795提问于2022-11-02
我使用pyspark流从kafka获取数据，结果是一个dataframe，当我将dataframe转换为rdd时，它出错了： Traceback (most recent call last):
File "/home/docs/dp_model/dp_algo_platform/dp_algo_core/test/test.py", line 36, in <module>
df = df.rdd.map(lambda x: x.value.split(" ")).toDF()
File "/home/softs/spark-2.4.3-
浏览 56提问于2020-01-06得票数 3
2回答
我想将数据从Oracle数据库导入到Hadoop，并考虑使用Sqoop。当我尝试时，我发现Oracle和Hadoop的数据连接器是断开的。
2019-07-18 09:19:58,203 [uber-SubtaskRunner] INFO org.apache.sqoop.manager.oracle.OraOopManagerFactory - Data Connector for Oracle and Hadoop is disabled.
我联系了系统管理员，告诉我，我们的Sqoop目前还没有为Oracle数据库配置，而且不会配置。相反，他们建议使用下面的pyspark脚本。
我在C
浏览 0提问于2019-07-29得票数 2
回答已采纳
1回答
我有以下表格的火花数据格式：
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
schema_sdf_consistent = StructType([
StructField("A", DoubleType(), True),
StructField("B", DoubleType(), True),
StructField("C", DoubleType(), True),
])
sdf_consistent
浏览 2提问于2022-05-26得票数 0
我以以下方式创建了一个DataFrame：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.getOrCreate()
df = spark.read.csv("train.csv", header=True)
我的DataFrame的架构如下：
root
|-- PassengerId: string (nullable = true)
|-- S
浏览 3提问于2018-10-18得票数 0
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2回答
数据：
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
data = [(1, 8, 1, None),
(1, 1, 8, None),
(2, 1, 8, None),
(2, 8, 8, 9999)]
df = spark.createDataFrame(data, ['c1', 'c2', 'c3', 'c4'])
条件清单：
co
浏览 2提问于2021-07-29得票数 0
回答已采纳
我试图使用Pyspark连接插入到现有的Mysql表中，但是我得到了以下错误
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/hdp/current/spark2-client/python/pyspark/sql/context.py", line 384, in sql
return self.sparkSession.sql(sqlQuery)
File "/usr/hdp/current/spark2-client/python/pyspark/sql/se
浏览 0提问于2020-07-17得票数 0
回答已采纳
所以我现在有两个不同的表。这些表包含一系列信息，其中一列是特定日期。 示例： [Table 1]
Unique Identifier (Primary Key) / Date / Piece of Information
0001 / December 1, 2020 / Apples
[Table 2]
Unique Identifier (Primary Key) / Date / Piece of Information
0001 / December 5, 2020 / Oranges 我正在尝试比较这两个表，如果第二个表的日期在第一个表之后(对于相同的唯一标识符)，我想将其写入一
浏览 16提问于2021-08-14得票数 0
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