我有一个这样的数据框架:
id x y
1 a 1 P
2 a 2 S
3 b 3 P
4 b 4 S
我想保留y的'lead‘值是'S’的行,这样我得到的数据框将是:
id x y
1 a 1 P
2 b 3 P
对于PySpark,我可以这样做:
getLeadPoint = udf(lambda x: 'S' if (y == 'S') else 'NOTS', StringType())
windowSpec = Window
我有一个示例数据集,如:
Datetime value
1.10.2020 x
1.10.2020 y
2.10.2020 x
3.10.2020 z
3.10.2020 x
3.10.2020 y
4.10.2020 x
4.10.2020 y
5.10.2020 x
5.10.2020 z
我希望根据每个唯一值在列值中出现的次数来绘制累积和。在这种情况下,图中将有三行,标签x、y、z. y轴有出现的累积和(例如x= 5),x轴有datetime列。
我试图选择一个特定的区域使用MATLAB。在提取子矩阵之前,我使用绘图命令定义区域。
figure,imshow(imgc,[0,3000]);
hold on;
plot([x1,x2],[y1,y1],'Color','r','LineWidth',0.5)
hold on;
plot([x1,x1],[y1,y2],'Color','r','LineWidth',0.5)
hold on;
plot([x2,x2],[y1,y2],'Color','r',
假设我们想要跟踪包裹从仓库到客户的跳数。我们有一个存储数据的表,但数据位于一个列中,即Route。包裹从仓库开始- YYY、TTT、MMM跳数在包裹交付给客户时结束。Route列中的值由空格分隔 ID Route
1 TTT A B X Y Z CUSTOMER
2 YYY E Y F G I P B X Q CUSTOMER
3 MMM R T K L CUSTOMER 预期输出 ID START END
1 TTT A
1 A B
1 B X
.
.
.
1 Z CUSTOMER
2 YYY
我从一个大的数据帧(828行x 9列)开始,它与郊狼使用的位置和随机位置的植被测量有关。我使用ddply按照Coyote ID、Random (Y或N)和观察次数(nrow)来排列数据。
有几行如下所示:
COYOTID Random nrow
1 Y 28
1 N 28
2 Y 16
2 N 12
3 Y 8
3 N 8
我想让R告诉我,对于哪些ID,有相同数量的观察值超过某个阈值(假设是28:在本例中只有ID1)。然后我想从原始数据框中创建一个新的数据框,只保留包含这些ID的行。我该怎么做呢?到目前为止,我看到的所有内容(通常是lapply)都将整个列作为“子集”来处理,而不
我试图在PySpark中创建一个UDF,用于将UTM转换为经度和纬度。
误差
Caused by: net.razorvine.pickle.PickleException: expected zero arguments for construction of ClassDict (for numpy.dtype)
尝试了不同的数据类型,但没有任何运气。
PySpark代码
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import *
import utm
df2 = spark.createDataFrame([(53
我无法控制d3js中的数据对象。我计划创建一个由水平条组成的图表来保存数据元素。每个数据元素都是一个圆。我想出了如何在不同的条形图中插入圆圈,但我仍然坚持着如何在每个条形图中等距地放置圆圈。例如,如果宽度为800,且有8个圆,则x属性应该是100*i。
下面是我的项目的链接:
我认为问题在于如何在这段代码中引用数据对象。无论如何,我希望使用scaleBand (我在前面的代码中将变量x定义为变量)对圆圈进行等距空间:
var x = d3.scaleBand()
.range([0,width]);
我认为解决方案应该是这样的:.attr("x",x.domain(da
目标是根据x和y与第二个数据based中的不同区域的相似性来筛选第一个数据。Df1中的计算设置为每个x和y,从而创建边界+- a增量值(即x_minus =x-2或x_plus =x+ 2)。然后,该函数根据x小于x_plus、大于x_minus和y的情况对udf进行筛选。
实际的数据集已经增长到了gb的100倍,所以单是python就足够了,但是最初的解决方案是在python中找到的,在较小的数据版本上,现在必须将其转换为pyspark。我目前正在使用EMR集群和一个jupyter笔记本来测试这些进程。下面是用于演示过程的假数据示例。
id ; x ; y
1 ;19.1;11.1
2
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
我正在尝试使用pyspark将数据加载到数据中。这些文件是拼花格式的。我使用以下代码
from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StructField,IntegerType,StringType,BooleanType,DateType,TimestampType,LongType,FloatType,DoubleType,ArrayType,ShortType
from pyspark.sql import
我希望在以前创建的列表中做一个减缩。在输出中,结果显示"'map‘对象不可调用“,或者删除它返回的列表"<map对象at 0x7fc398d98670>”
我不知道这个错误是从哪里来的。
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession, Row
from pyspark.sql.types import MapType, StringType
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import StructTy
我是Flex的新手。我一直在一个折线图中绘制多个序列,所有这些序列的长度都相同。现在我需要绘制新的数据,并且每个序列都有不同的长度。问题是如何修改下面的代码来实现这一点。
initApp()函数在程序开始时调用,它调用函数genData()来生成用于在LineChart中绘图的dataSet。
public function initApp():void {
// Initialize data provider array.
dataSet = new ArrayCollection(genData());
}
public function