下面是两个最低限度的工作示例脚本,它们都在pyspark中调用一个UDF。UDF依赖于一个广播字典,它用它将一个列映射到一个新列。生成正确输出的完整示例如下:
# default_sparkjob.py
from pyspark.sql.types import *
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext, DataFrame
import pyspark.sql.functions as F
def _transform_df(sc, df):
globa
这里是python noob。
我有一个dataframe people,其中name和text作为两列。
name text
0 Obama Obama was the 44th president of the...
1 Trump Donald J. Trump ran as a republican...
我只需要对Obama进行一些探索性分析。
obama= people[people['name'] == 'Obama'].copy()
obama.text
35817 Obama was the 44th
在Pandas中,可以执行如下操作:
mapping = {
'a': 'The letter A',
'b': 'The letter B',
'c': 'The third letter'
}
x = pd.Series(['a', 'b', 'a', c']).map(mapping)
并获得如下内容:
pd.Series([
'The letter A',
'The le
您好,我需要将pyspark dataframe (或rdd)转换为字典,其中dataframe的列将是关键字,column_value_list将作为字典值。
name amt
a 10
b 20
a 30
b 40
c 50
我想要一本这样的字典:
new_dict = {'name':['a','b', 'a', 'b', 'c'], 'amt':[10,20,30,40,50]}
我该怎么做呢(避免在rdd上收集是更好的解决方案)。谢谢。
我也在
我在PySpark (Databricks)中有以下数据。如何将显示在dataframe中的确切文字时间戳提取为字符串?现在,使用下面的代码,我得到了:"2022-02-25 06:32:29"而不是一些转换正在发生,其中包括“T”在内的毫秒部分。我想保留显示在dataframe上的文字字符串吗?
码
table = [x["ts"] for x in ts.rdd.collect()]
for row in table:
print(row)
我希望根据从其他来源(仪表板工具)获得的模式信息来验证Spark dataframe的模式。关于表的信息是字段名和字段类型(在这一点上,可空性并不重要)。但是,对于DecimalType列,我没有获得有关精度和缩放(DecimalType的两个参数)的信息。所以我不得不在比较中忽略这些值。
目前,我重写了模式,以便十进制列变成浮点列。但有没有更优雅的方法来做到这一点呢?
基本上,我想编写一个函数is_schema_valid(),它是这样工作的:
from pyspark.sql import types as T
df_schema = T.StructType([
T.Struc