如何将pandas dataframe列添加转换为pyspark列添加
将pandas dataframe列添加转换为pyspark列添加的方法如下：
- 首先，确保已经安装了pyspark库，并导入所需的模块：from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col
- 创建一个SparkSession对象：spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
- 将pandas dataframe转换为Spark DataFrame：spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)
- 添加新的列到Spark DataFrame：spark_df = spark_df.withColumn("new_column", col("existing_column") * 2)这里的"new_column"是要添加的新列的名称，"existing_column"是已有列的名称。上述代码将现有列的值乘以2，并将结果存储在新列中。
- 如果需要将Spark DataFrame转换回pandas dataframe，可以使用以下代码：pandas_df = spark_df.toPandas()
这样，你就成功地将pandas dataframe列添加转换为pyspark列添加了。
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从Pandas DataFrame创建火花DataFrame
python、pandas、pyspark、apache-spark-sql
我正在尝试从一个简单的Pandas DataFrame构建一个火花DataFrame。这是我遵循的步骤。
import pandas as pd
pandas_df = pd.DataFrame({"Letters":["X", "Y", "Z"]})
spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df)
spark_df.printSchema()
直到这一点，一切都好。产出如下：
根部
-字符串(nullable = true)
当我试图打印DataFrame时，问题就来了：
浏览 0提问于2019-02-14得票数 12
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具有给定术语的文档的PySpark HashingTF计数
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我有一个spark数据框，其中的" text“列有一些文本。我想要计算出现各种单词的行数-本质上是出现“术语”的“文档”的数量-以及相关的计数，如最频繁的单词，具有最频繁单词的行(或称为文档)。 我正在使用来自pyspark.ml.feature的HashingTF。但是似乎找不到一种有效的方法来从输出中提取这些信息。 # As an example create a Pandas-df
import pandas as pd
pandas_df = pd.DataFrame({"text": ["The cat jumped over the lazy do
浏览 25提问于2021-08-31得票数 0
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在PySpark中的文件之间传递火花上下文作为参数
apache-spark、pyspark、apache-spark-sql
相关代码片段：
文件1: master.py
# Spark Imports
from pyspark import SparkContext,SparkConf
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.sql import SQLContext
#Import self defined function
from helper import enrichment
def ingestion(sc,ssc):
# Work with stream
kafkaStream = KafkaUtil
浏览 0提问于2018-09-05得票数 2
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将带有日期的星火数据转换为熊猫数据时出错
pandas、apache-spark、dataframe、pyspark
我有一个与此模式有关的星星之火数据格式：
root
|-- product_id: integer (nullable = true)
|-- stock: integer (nullable = true)
|-- start_date: date (nullable = true)
|-- end_date: date (nullable = true)
当试图将其传递给pandas_udf或转换为熊猫数据时，请使用：
pandas_df = spark_df.toPandas()
它返回此错误：
AttributeError Traceback (most rece
浏览 1提问于2019-02-27得票数 9
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如何将spark dataframe中的String类型列转换为Pandas dataframe中的String类型列
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我有一个从熊猫数据帧创建的样本spark数据帧-
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.config(&
浏览 3提问于2020-09-09得票数 0
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向PySpark数据帧中添加组计数列
apache-spark、pyspark、dplyr
我来自R和到PySpark，因为它的出色的火花处理，我正在努力从一个上下文映射到另一个特定的概念。
尤其是，假设我拥有如下数据集
x | y
--+--
a | 5
a | 8
a | 7
b | 1
我希望添加一个列，其中包含每个x值的行数，如下所示：
x | y | n
--+---+---
a | 5 | 3
a | 8 | 3
a | 7 | 3
b | 1 | 1
在dplyr中，我只想说：
import(tidyverse)
df <- read_csv("...")
df %>%
group_by(x) %>%
mutate(n
浏览 0提问于2018-02-14得票数 37
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如何删除PySpark中少于三个字母的单词？
apache-spark、pyspark
我有一个“text”列，其中存储令牌数组。如何过滤所有这些数组，使令牌至少有三个字母长？
from pyspark.sql.functions import regexp_replace, col
from pyspark.sql.session import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
columns = ['id', 'text']
vals = [
(1, ['I', 'am', 'good']),
(2,
浏览 0提问于2018-11-26得票数 2
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在选择“struct_name.*”时，为所有列设置前缀
python、apache-spark、pyspark、struct、apache-spark-sql
下面的dataframe是一个名为'table_name‘的temp_table。
如何使用spark.sql()为所有列提供前缀？
root
|-- MAIN_COL: struct (nullable = true)
| |-- a: string (nullable = true)
| |-- b: string (nullable = true)
| |-- c: string (nullable = true)
| |-- d: string (nullable = true)
| |-- f: long (nullable = tr
浏览 2提问于2020-01-29得票数 4
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PySpark -收集和CrossJoin，选择创建一个最大的列？
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火花大师！
有没有人有更好或更快的技巧来创建另一列的最大数量的列。
备选案文A：
max_num = df.agg({"number": "max"}).collect()[0][0]
df = df.withColumn("max", f.lit(max_num))
备选方案B：
max_num = df2.select(f.max(f.col("number")).alias("max"))
df2 = df2.crossJoin(max_num)
请随意，添加任何其他评论，即使不是直接相关，更多的是为了学习的
浏览 11提问于2022-11-17得票数 1
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火花放电数据的慢速滤波
python、pandas、pyspark、pyspark-sql
在过滤熊猫和火星雨数据时，我有一个关于时间差的问题：
import time
import numpy as np
import pandas as pd
from random import shuffle
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1000000, size=400000).reshape(-1, 2))
list_filter = list(range(10000))
shuffl
浏览 1提问于2018-12-12得票数 5
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3回答
将PySpark数据过滤为数据格式列表
python、dataframe、apache-spark、pyspark、filter
我有一个PySpark数据格式，我想根据某些列中的唯一值进行筛选。
from pyspark.sql import SparkSession
spark_session = SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()
columns = ["language","users_count","apple"]
data = [("Java", 1, 0.0), ("Scala", 4, -4.0), ("Java", 1, 0.0)]
浏览 15提问于2022-07-13得票数 1
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PySpark: TypeError:条件应为字符串或列
python、apache-spark、dataframe、pyspark、apache-spark-sql
我正在尝试过滤RDD，如下所示：
spark_df = sc.createDataFrame(pandas_df)
spark_df.filter(lambda r: str(r['target']).startswith('good'))
spark_df.take(5)
但是得到了以下错误：
TypeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-8-86cfb363dd8b> in <module>()
1 spark_df = sc.createDataFra
浏览 2提问于2016-10-06得票数 18
3回答
pyspark:使用spark-ml和spark数据帧创建k-means聚类模型
pandas、apache-spark、pyspark、spark-dataframe、apache-spark-ml
我正在使用以下代码创建集群模型：
import pandas as pd
pandas_df = pd.read_pickle('df_features.pickle')
spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df)
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.clustering import KMeans
kmeans = KMeans(k=2, seed=1.0)
modela = kmeans.fit(spark_df)
然后我得到了错误：
Analy
浏览 2提问于2016-09-17得票数 0
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实例化时将SparkSession传递给自定义变压器
python、pyspark
我正在为我的皮斯喀特项目写我自己的变压器，我遇到了一个问题：
如果我将变压器写在模块/笔记本中，我就可以使用它，一切都很好；例如：
from pyspark import keyword_only
from pyspark.ml import Transformer
from pyspark.ml.param.shared import (HasInputCol, HasInputCols, HasOutputCol,
HasOutputCols, Param)
from pyspark.sql import (SparkSession, types, functions as fu
浏览 1提问于2019-05-17得票数 0
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如何将新列添加到星火DataFrame (使用PySpark)？
python、apache-spark、dataframe、pyspark、apache-spark-sql
我有一个火花DataFrame (使用PySpark 1.5.1)，并希望添加一个新的列。
我尝试过以下几种方法，但都没有成功：
type(randomed_hours) # => list
# Create in Python and transform to RDD
new_col = pd.DataFrame(randomed_hours, columns=['new_col'])
spark_new_col = sqlContext.createDataFrame(new_col)
my_df_spark.withColumn("hours"
浏览 13提问于2015-11-12得票数 179
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1回答
将python数据对象保存到google存储中，从dataproc中运行的pyspark作业中保存文件。
python、pyspark、google-cloud-storage、google-cloud-dataproc
我在使用dataproc运行pyspark作业时收集度量，并且无法在google存储中持久化它们(只使用python函数，而不是使用Spark)。
关键是我可以保存它们，在执行过程中，我成功地读取和修改了它们，但是当作业结束时，我的google存储文件夹中什么都没有。
是否有可能持久化python对象，或者这是只可能使用py行之有效的库？
编辑：我添加了一个代码片段来澄清这个问题
# Python
import pandas as pd
# Pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
# Google storage filepath
file
浏览 0提问于2018-02-08得票数 2
1回答
Pandas UDF功能中未识别的功能
python、pyspark、user-defined-functions
我正在使用Pandas上的火星之火。
我有一个主文件__main_.py，包含：
from pyspark.sql import SparkSession
from run_udf import compute
def main():
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.createDataFrame(
[(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
("id", "v"))
浏览 1提问于2020-05-10得票数 3
2回答
如何在pyspark dataframe中将时间戳转换为bigint
dataframe、pyspark、apache-spark-sql
我在spark环境中使用python，想要将dataframe coulmn从时间戳数据类型转换为bigint (UNIX时间戳)。列如下所示：("yyyy-MM-dd hh:mm:ss.SSSSSS")
timestamp_col
2014-06-04 10:09:13.334422
2015-06-03 10:09:13.443322
2015-08-03 10:09:13.232431
我读了一遍，并尝试了其他方法：
from pyspark.sql.functions import from_unixtime, un
浏览 0提问于2019-09-15得票数 1
2回答
周一开始在星火
apache-spark、pyspark、apache-spark-sql、dayofweek、spark3
这是我的数据集：
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.createDataFrame([('2021-02-07',),('2021-02-08',)], ['date']) \
.select(
F.col('date').cast('date'),
F.date_format('date
浏览 7提问于2021-11-30得票数 0
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2回答
如何使用SQL从秒列创建日期和小时列
python、sql、pandas、apache-spark、pyspark
我有一个名为Time的列，其浮点值在第一个事件发生后以秒为单位给出时间。我想知道如何在SQL中使用这个列创建名为Date和Hour的列。
我的数据集很大，我不能使用Pandas。
设置
import numpy as np
import pandas as pd
import pyspark
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.functions import udf # @udf("integer") def myfunc(x,y): return x - y
from pyspark.sql imp
浏览 2提问于2019-10-19得票数 3
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