我有一张桌子 DEST_COUNTRY_NAME ORIGIN_COUNTRY_NAME count
United States Romania 15
United States Croatia 1
United States Ireland 344 我把上面的代码转换成了DataFrame val flightData2015 = spark
.read
.option("inferSchema", "true")//infers the input schema automatically from data
.option("he
我有一个包含以下数据的Spark dataframe: categories
1 John
2 Luis
3 Dora 为此,我需要创建一个热结尾版本,如下所示: categories categories_Dora categories_John categories_Luis
1 John 0 1 0
2 Luis 0 0 1
3 Dora
我正在尝试合并两个不同数据类型的列。在下面的代码片段中,为了简单起见,我从相同的数据帧中选取了列。
from pyspark.sql import SQLContext, Row
from pyspark.sql.types import *
from datetime import datetime
a=sc.parallelize([('ship1',datetime(2015,1,1),2,3.,4.),('ship1',datetime(2015,1,2),4,8.,9.),('ship1',datetime(2015,1,3),5,
我正在尝试迭代一个大型Pyspark Dataframe列中的所有不同值。当我尝试使用.distinct().collect()执行此操作时,即使只有两个不同的值,它也会发出“任务太大”警告。警告消息:
20/01/13 20:39:01 WARN TaskSetManager: Stage 0 contains a task of very large size (201 KB). The maximum recommended task size is 100 KB.
下面是一些示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
spark = Spar
我在Apache Spark SQL中有一个DataFrame,我想删除所有not None值都相同的列。 所以在一个虚拟的例子中 df
| A | B | C |
1 2 3
NaN 2 4
1 2 NaN
1 2 5 我只想保留C列 df_filter
| C |
3
4
NaN
5 在Python中,我将通过以下方式完