调用.show()时如何在PySpark中设置显示精度
考虑以下示例:
from math import sqrt
import pyspark.sql.functions as f
data = zip(
map(lambda x: sqrt(x), range(100, 105)),
map(lambda x: sqrt(x), range(200, 205))
)
df = sqlCtx.createDataFrame(data, ["col1", "col2"])
df.select([f.avg(c).alias(c) for c i
我在PySpark (Databricks)中有以下数据。如何将显示在dataframe中的确切文字时间戳提取为字符串?现在,使用下面的代码,我得到了:"2022-02-25 06:32:29"而不是一些转换正在发生,其中包括“T”在内的毫秒部分。我想保留显示在dataframe上的文字字符串吗?
码
table = [x["ts"] for x in ts.rdd.collect()]
for row in table:
print(row)
我已经将pyspark_python设置为python3,并且我想在Spark RDD上执行NLTK。但在执行NLTK时,它显示在错误下面。 File "/home/user/.local/lib/python3.6/site-packages/nltk/corpus/reader/wordnet.py", line 1881, in <listcomp>
if form.endswith(old)
TypeError: endswith first arg must be bytes or a tuple of bytes, not str 当我在HDP集群
我有这样的声明:
SELECT * FROM pffusers where uGoogleSecret=?;
uGoogleSecret是一个BIGINT。如果我这样做了:
SELECT * FROM pffusers where uGoogleSecret=00000000000000000;
这不在数据库中,并且正确地返回0条记录。但是,如果我这样做了:
SELECT * FROM pffusers where uGoogleSecret='hi';
这也不在数据库中,但它返回表中的第一行。我希望它返回0条记录。
谢谢!
我正在学习PySpark。在中,有一个例子:
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
# Prepare training data from a list of (label, features) tuples.
training = spark.createDataFrame([
(1.0, Vectors.dense([0.0, 1.1, 0.1])),
(0.0, Vectors.dense([2.0, 1.0, -1.
我正在尝试找出spark数据框中的列是什么数据类型,并基于该定义操作列。
这是我到目前为止所知道的:
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('MyApp').getOrCreate()
df = spark.read.csv('Path To csv File',inferSchema=True,header=True)
for x in df.columns:
if type(x) == 'integer
我正在尝试将我的excel文件导入Azure-DataBricks机器中的PySpark,我必须将其移动到PySpark Dataframe。我无法执行此操作。获取错误
import pandas
data = pandas.read_excel('/dbfs/FileStore/tables/Time_Payments.xlsx')
df_data = sqlContext.createDataFrame(data)
执行上述操作时,出现以下错误。
Error : field Additional Information: Can not merge type <cla
我有一个数据集,其中的列包含数字。但是,该列中的某些行缺少数据。单元格中放置的不是数字,而是破折号(-)。
我想要的是用破折号分隔这些行,并将它们输出到单独的excel文件中。那些没有破折号的应该输出到csv文件。
我尝试了“筛选行”,但它给了我一个错误:
Unexpected conversion error while converting value [constant String] to a Number
constant String : couldn't convert String to number
constant String : couldn't
我想爆炸一个嵌套的json到CSV文件。希望将嵌套的json解析为行和列。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import Row
df=spark.read.option("multiline","true").json("sample1.json")
df.pr
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'] =
嗨,我在Notebook中有这段代码,并尝试编写python spark代码:
mydataNoSQL.createOrReplaceTempView("mytable")
spark.sql("SELECT * from mytable")
return mydataNoSQL
def getsameData(df,spark):
result = spark.sql("select * from mytable where temeperature is not null")
return result.rdd.sample(Fals
我试着从数据中得到最高的产品价格。
from pyspark.sql import functions as func
from pyspark.sql import Row
rdd=sc.textFile("/mnt/my_s3_data/retail_db/products/").map(lambda x: x.split(','))
row_rdd=rdd.map(lambda o : Row(product_id=o[0],product_category_id=o[1],product_name=o[2],product_description=o[3