我正在尝试下面的python代码来转换为pyspark。请告诉我pyspark版本的代码出了什么问题: 原始python版本:- for i in range(0,km_data.count()):
km_data['riskkm_data['lapsed'].iloc[i-1])-(km_data['censored'].iloc[i]) 使用的Pyspark版本:
我必须运行一个以几个参数作为输入并返回一些结果作为输出的脚本,所以首先我在本地机器中开发了它--工作正常--现在我的目标是在Databricks中运行它,以便并行化它。我从已经挂载的Datalake中获取数据(问题不在那里,因为在读取DataFrame之后我能够打印它),将其转换为Spark,并将每一行传递给按材料分组的主要函数:
import pandas as pdpyspark.sql.functions im
Pandas中有一个函数可以计算我的DataFrame的形状,最终结果如下 [total number of rows, total number of columns] 我可以在PySpark中使用以下函数来获得我的DataFrame的形状: print((df.count(), len(df.columns))) 我如何在Scala中做同样的事情?对于更大的数
第四列(data)是需要提取的列。第一级中的键(605,254,834,265等)总是在变化,但数字始终与最后一列('reg')中的数字相同。我想提取“价格”、“状态”和“#结果”的值,并将它们放入新列中。我使用的代码是 import pandas as pdimport json
from pandas