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如何在pyspark中将dataframe行的每个值除以行的总和(数据规范化)?

在pyspark中,可以使用withColumnsum函数来实现将dataframe行的每个值除以行的总和,从而实现数据规范化。具体步骤如下:

  1. 导入必要的模块:
代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建示例数据:
代码语言:txt
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data = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
df = spark.createDataFrame(data, ["col1", "col2", "col3"])
  1. 计算每行的总和:
代码语言:txt
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df_with_sum = df.withColumn("row_sum", sum(col(col_name) for col_name in df.columns))
  1. 将每个值除以行的总和:
代码语言:txt
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normalized_df = df_with_sum.select(
    *[col(col_name) / col("row_sum") for col_name in df.columns]
)

最终,normalized_df将是一个新的dataframe,其中每个值都被除以了对应行的总和,实现了数据规范化。

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