在pyspark中,可以使用array_chunk
函数将数组拆分为块,并使用sum
函数计算每个块的总和。然后,将输出作为数组存储在pyspark中。
以下是完善且全面的答案:
在pyspark中,可以使用array_chunk
函数将数组拆分为块。array_chunk
函数接受两个参数:要拆分的数组和每个块的大小。它将返回一个包含拆分后块的数组。
from pyspark.sql.functions import expr
# 假设我们有一个名为data的DataFrame,其中包含一个名为array_col的数组列
# 将数组拆分为块,每个块的大小为3
chunked_data = data.selectExpr("array_chunk(array_col, 3) as chunks")
# 输出拆分后的块
chunked_data.show(truncate=False)
接下来,我们可以使用sum
函数计算每个块的总和。sum
函数接受一个数组列,并返回数组中所有元素的总和。
# 计算每个块的总和
summed_data = chunked_data.selectExpr("transform(chunks, x -> sum(x)) as sums")
# 输出每个块的总和
summed_data.show(truncate=False)
最后,我们可以将输出作为数组存储在pyspark中。可以使用collect
函数将DataFrame转换为Python列表,并将其存储在变量中。
# 将输出作为数组存储在pyspark中
output_array = summed_data.selectExpr("sums").collect()[0][0]
# 输出存储的数组
print(output_array)
以上是将数组拆分为块,找出块的总和,并将输出作为数组存储在pyspark中的完善且全面的答案。
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请注意,以上答案仅供参考,具体的产品选择和使用应根据实际需求和情况进行决策。
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