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'] =
我正在尝试将一个列表转换成一个数据列表,这样我就可以将它作为一个列加入到一个更大的dataframe中。列表中的数据是随机生成的名称,如下所示:
from faker import Faker
from pyspark.sql.functions import *
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import *
faker = Faker("en_GB")
list1 = [faker.first_name() for _ in range(0, 100)]
firstname = sc.p
我想在我的星火DataFrame上动态地应用. list中的列名。
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import BooleanType
def get_dtype(dataframe,colname):
return [dtype for name, dtype in dataframe.dtypes if name == colname][0]
def get_matches(dataframe):
return [x for x in dataframe.columns if ge
我正在使用Pyspark2.0通过读取csv来创建一个DataFrame对象,使用:
data = spark.read.csv('data.csv', header=True)
我使用以下命令找到数据的类型
type(data)
结果是
pyspark.sql.dataframe.DataFrame
我正在尝试将数据中的一些列转换为LabeledPoint,以便应用分类。
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import loc
from pyspark.mllib.regression
我有一个pyspark dataframe,其中一列填充了列表,要么包含条目,要么只包含空列表。我想高效地过滤掉所有包含空列表的行。
import pyspark.sql.functions as sf
df.filter(sf.col('column_with_lists') != [])
返回以下错误:
Py4JJavaError: An error occurred while calling o303.notEqual.
: java.lang.RuntimeException: Unsupported literal type class
也许我可以检查列表的长度,