如何将string dict转换为pyspark dataframe？
将string dict转换为pyspark dataframe可以使用pyspark的内置函数和方法来实现。首先，需要导入pyspark的相关模块和函数：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_json
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType接下来，创建一个SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("StringDictToDataframe").getOrCreate()定义一个string dict，以便进行转换：
string_dict = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'定义一个schema，该schema描述了dict中的键和值的数据类型：
schema = StructType([
StructField("name", StringType(), True),
StructField("age", StringType(), True),
StructField("city", StringType(), True)
])使用from_json函数将string dict转换为pyspark dataframe：
df = spark.createDataFrame([(string_dict,)], ["json_col"])
df = df.select(from_json(df.json_col, schema).alias("data")).select("data.*")现在，df就是转换后的pyspark dataframe，可以对其进行进一步的处理和分析。
对于pyspark的相关知识，pyspark是Apache Spark的Python API，用于进行大规模数据处理和分析。它提供了丰富的功能和函数来处理和操作数据。可以使用pyspark进行数据清洗、转换、分析和建模等操作。pyspark具有分布式计算的能力，可以处理大规模数据集。
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1回答
我有一个python方法，它接收多个参数并返回多个参数。我指定了它们的类型，但是行太长了。Pycharm不允许我将它分成两行，即使我使用"“。
我应该如何打破这条线(除了做import pyspark.sql.DataFrame as something_shorter之外)？
import pandas as pd
import pyspark
def my_metod(sdf1, sdf2, df1, df2):
# type: (pyspark.sql.DataFrame, pyspark.sql.DataFrame, pd.DataFrame, pd.DataFram
浏览 4提问于2021-01-05得票数 0
我有一只这样的熊猫
import pandas as pd
technologies = [
("Spark", 22000,'30days',1000.0),
浏览 6提问于2022-06-28得票数 -2
回答已采纳
我找不到关于这一点的任何详细文档，那么pyspark.pandas.frame.DataFrame和pyspark.sql.dataframe.DataFrame之间有什么区别，在哪里可以找到它们的方法的文档呢？
另外，如何将其中一个转换成另一个，反之亦然？转换它们总是无缝的还是某些数据类型不被识别？
浏览 6提问于2022-09-12得票数 1
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1回答
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
浏览 0提问于2017-03-07得票数 1
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
浏览 4提问于2016-11-18得票数 1
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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
我想用另一个DF中行中的名称替换DF的一些列名 import pandas as pd
df1=pd.DataFrame({'T2': [2,3],
'T1': [4,5],
'HO': [2,7]
})
df2=pd.DataFrame({'T1' : ['cat'],
'T2' :['dog']
}) 如何将df1中的'T1‘和'T2’替换为df2中的
浏览 39提问于2019-04-13得票数 1
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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
浏览 6提问于2018-08-02得票数 2
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1回答
如何将Vectors.dense列添加到pyspark中？
import pandas as pd
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.ml.linalg import DenseVector
py_df = pd.DataFrame.from_dict({"time": [59., 115., 156., 421.], "event": [1, 1, 1, 0]})
sc = SparkContext(master="loc
浏览 1提问于2018-04-14得票数 1
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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
浏览 4提问于2017-04-28得票数 1
一个工作的Spark SQL：
SELECT current_timestamp() - INTERVAL 10 DAYS as diff from sample_table
我尝试过的Spark SQL (不起作用)：
SELECT current_timestamp() - INTERVAL col1 DAYS as diff from sample_table
从上面的查询中得到的错误：
mismatched input 'DAYS' expecting
== SQL ==
SELECT current_timestamp() - INTERVAL col1 DAYS
浏览 6提问于2019-09-24得票数 4
相关问题：
因此，我有一个pyspark dataframe，我想删除所有行中所有值都相同的列，同时保持其他列的完整性。
然而，上述问题的答案仅适用于熊猫。有没有针对pyspark数据帧的解决方案？
谢谢
浏览 1提问于2018-12-17得票数 4
我想将pyspark.sql.dataframe.DataFrame转换为pyspark.rdd.RDD[String]
我将DataFrame df转换为RDD data
data = df.rdd
type (data)
## pyspark.rdd.RDD
新的RDD data包含Row
first = data.first()
type(first)
## pyspark.sql.types.Row
data.first()
Row(_c0=u'aaa', _c1=u'bbb', _c2=u'ccc', _c3=u'ddd&#
浏览 2提问于2016-02-17得票数 8
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在PySpark中，我使用了dataframe_a：
+-----------+----------------------+
| str1 | array_of_str |
+-----------+----------------------+
| John | [mango, apple] |
| Tom | [mango, orange] |
| Matteo | [apple, banana] |
和dataframe_b
+-----------+----------------------+
浏览 1提问于2020-01-09得票数 1
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1回答
在PySpark中，如何将Dataframe转换为普通字符串？
背景：
我将PySpark与Kafka一起使用，而不是硬编码代理名称，而是在PySpark中参数化了Kafka broker名称。
Json文件保存了代理详细信息，Spark读取这个Json输入并将值赋值给变量。这些变量为带有字符串的Dataframe类型。
当我将dataframe传递给Pyspark连接细节以替换值时，我将面临问题。
错误：
只能将字符串(不是Dataframe)连接到字符串。
Json参数文件：
{
"broker": "https://at.com:8082",
"t
浏览 0提问于2021-03-05得票数 0
4回答
如果我调用map或mapPartition，并且我的函数接收来自PySpark的行，那么创建本地PySpark或Pandas DataFrame的自然方法是什么？合并行并保留架构的东西？
目前，我所做的事情如下：
def combine(partition):
rows = [x for x in partition]
dfpart = pd.DataFrame(rows,columns=rows[0].keys())
pandafunc(dfpart)
mydf.mapPartition(combine)
浏览 0提问于2015-12-23得票数 2
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我目前有一个包含两个元素的元组列表、一个字符串和三个键值对的字典。
list1 = [("string1", {"a": 1, "b": 2, "c": 3}),
("string2", {"a": 11, "b": 21, "c": 31}), ...]
这真是一团糟。我想把这是DataFrame format.The预期的格式应该是
strings a b c
string1 1 2 3
string2
浏览 5提问于2017-02-22得票数 1
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如果我有一个包含arrays的Spark，我可以通过DataFrame在这些数组上使用Python List方法吗？如何将Spark DataFrame array<double>转换为Python列表？
下面是一个示例，其中包含一些UDF。我不确定为什么使用最大值可以，但是使用len就不行了。最后，我想用原始数组列中的采样值创建一个新列。这也会得到一个关于期望两个参数的错误，如果你能帮助的话也会得到加分！
我有以下Spark DataFrame
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql import Row
fr
浏览 1提问于2016-10-28得票数 4
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1回答
我有PySpark DataFrame
Col1 Col2 Col3
0.1 0.2 0.3
我想得到至少一行符合条件的列名，例如一行大于0.1
在这种情况下，我的预期结果是：
[Co2 , Co3]
我不能提供任何代码，因为我真的不知道如何做到这一点。
浏览 4提问于2017-09-28得票数 3
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1回答
我正试图使用Databricks DataFrame包和，从EMR集群上的S3上的CSV源创建一个
from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
df = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true').load('s3n://h2o-airlines-unpacked/allyears.csv')
df.first()
这不会在4m3.xlarge的集群上终止。我
浏览 0提问于2015-08-28得票数 3
假设我有一个python字典键值对列表，其中键对应于表的列名，那么对于下面的列表，如何将其转换为具有两个cols arg1 arg2的pyspark dataframe？ [{"arg1": "", "arg2": ""},{"arg1": "", "arg2": ""},{"arg1": "", "arg2": ""}] 我怎样才能使用下面的结构来做这件事呢？ df = sc.parallelize
浏览 50提问于2016-06-02得票数 19
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2回答
我正在尝试在pySpark 1.6.1中动态构建一行，然后将其构建为dataframe。总的思想是将describe的结果扩展到包括，例如，倾斜和峰度。以下是我认为应该起作用的东西：
from pyspark.sql import Row
row_dict = {'C0': -1.1990072635132698,
'C3': 0.12605772684660232,
'C4': 0.5760856026559944,
'C5': 0.19518778008
浏览 5提问于2016-07-07得票数 32
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1回答
我正在尝试在pyspark中实现一个投票分类器。 我使用了函数predict_from_multiple_estimator。传递给函数的参数是在pyspark中训练和拟合管道模型的estimators1，X测试数据帧，可能的类标签和权重值。 然后，我尝试将此函数转换为pyspark UDF。并调用具有测试数据帧qa特征属性的函数来预测类别标签。 estimators1 = [S1, S2]
#were S1 and S2 are spark pipeline models pipeline(featurizer,pca,logistic regression and naive baye
浏览 23提问于2021-11-15得票数 0
我的要求是从现有的PySpark程序中调用一个"Spark Scala“函数。将PySpark程序中创建的sparkSession传递给Scala函数的最佳方式是什么？我将我的scala jar传递给Pyspark，如下所示。 spark-submit --jars ScalaExample-0.1.jar pyspark_call_scala_example.py iris.data Scalacode def getDf(spark: SparkSession, query:String, df: DataFrame, log: Logger): DataFrame = {
i
浏览 59提问于2019-10-01得票数 4
我有一个用pyspark写的代码。我需要将其转换为字符串，然后将其转换为日期类型，等等。
我找不到任何方法来将此类型转换为字符串。我尝试了str()和.to_string()，但都不起作用。我把代码放在下面。
from pyspark.sql import functions as F
df = in_df.select('COL1')
> type(df)
> <class 'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>
> df.printSchema()
> |-- COL1: offset
浏览 7提问于2019-07-07得票数 0
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1回答
在解析pyspark中不一致的数据类型时，我遇到了一个问题。如下面的示例文件所示，SA键总是包含一个字典，但有时它可以显示为string值。当我尝试获取列SA.SM.Name时，会得到如下所示的异常。
对于SA.SM.Name列，如何将null设置为除了JSONs之外的值的pyspark/hive。有人能帮帮我吗？
我试图转换成不同的数据类型，但是没有工作，或者我可能做错了什么。
输入文件内容: mypath
{"id":1，"SA":{"SM"：{"Name"："John"，"Email"：“Jo
浏览 6提问于2020-10-10得票数 0
1回答
我正在从excel中读取excel表，我需要将这些数据作为json存储在HDFS中。对于一些床单，我正面临例外
excel_file = pd.ExcelFile("export_n_moreExportData10846.xls")
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
df = pd.read_excel(excel_file, header=None, squeeze=True, sheet_name=sheet_name)
if sheet_name=='Passed':
print '***
浏览 2提问于2018-01-23得票数 1
回答已采纳
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)
浏览 2提问于2022-02-25得票数 1
我想要一本'item': [list_of_True_column_labels]字典，看起来像这样：
pre_df = {'item1':['a','b','c'], 'item2':['c','d'], 'item3':['a', 'c', 'd', 'e'], 'item4':['e']}
并将其转换为bool的熊猫数据帧，如下所示：
index
浏览 2提问于2016-12-07得票数 3
使用scala已经有类似的解决方案，但我需要一个用pyspark的解决方案。我是python的新手，需要大家的帮助。
下面是scala解决方案的链接，以便更好地理解需求。
我正在尝试更改python中DataFrame列的名称。我可以很容易地更改直接字段的列名，但在转换数组结构列时遇到了困难。
下面是我的DataFrame模式。
|-- VkjLmnVop: string (nullable = true)
|-- KaTasLop: string (nullable = true)
|-- AbcDef: struct (nullable = true)
| |-- UvwXyz:
浏览 37提问于2020-06-08得票数 1
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2回答
如何将嵌套字典转换为数据框架
我的结论如下
out = {'1.2.2.2': {'DELETE': 1,
'GET': 5,
'POST': 1,
'PUT': 3},
'2.2.2.2': {'DELETE': 1,
'GET': 6,
'POST': 3,
浏览 24提问于2019-07-23得票数 1
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1回答
我正在处理一个dataframe，它的每一行都由不同的python字典组成。我希望能够将这些数据存储到磁盘中并移动这些数据，但是将数据保存到.csv文件格式将使格式化信息消失。是否有任何格式可以在不放松模式的情况下导出dataframe？
我可以用.parquet格式在pyspark中做类似的事情。熊猫中有类似的东西吗？
浏览 1提问于2017-08-16得票数 1
回答已采纳
我以以下方式创建了一个DataFrame：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.getOrCreate()
df = spark.read.csv("train.csv", header=True)
我的DataFrame的架构如下：
root
|-- PassengerId: string (nullable = true)
|-- S
浏览 3提问于2018-10-18得票数 0
回答已采纳
我的DataFrame中有一个DataFrame列，但是当我使用DataFrame.to_dict('record')将该DataFrame转换为python列表时，以前的uint64会神奇地转换为DataFrame：
In [24]: mid['bd_id'].head()
Out[24]:
0 0
1 6957860914294
2 7219009614965
3 7602051814214
4 7916807114255
Name: bd_id, dtype: uint64
In [25]: mid.
浏览 5提问于2015-07-13得票数 8
回答已采纳
我试图在dynamoDB中插入200万项(WCU = 40,000)。但是当我使用星图时，它是抛出的错误。
%livy.pyspark
import shutil
from typing import Text, List
from pyspark.sql import SparkSession, DataFrame
import boto3
from urllib.parse import urlparse
from boto3.dynamodb.conditions import Key
dynamodb = boto3.resource('dynamodb', reg
浏览 6提问于2021-02-27得票数 0
1回答
动态创建spark中的多列
、、、、
我有字典里有这样的信息，
dict_segs = {'key1' : {'a' : {'col1' : 'value1', 'col2' : 'value2', 'col3': 'value3'},
'b' : {'col2' : 'value2', 'col3' : 'value3'},
'c' : {&
浏览 4提问于2017-09-11得票数 1
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我使用pyspark流从kafka获取数据，结果是一个dataframe，当我将dataframe转换为rdd时，它出错了： Traceback (most recent call last):
File "/home/docs/dp_model/dp_algo_platform/dp_algo_core/test/test.py", line 36, in <module>
df = df.rdd.map(lambda x: x.value.split(" ")).toDF()
File "/home/softs/spark-2.4.3-
浏览 56提问于2020-01-06得票数 3
1回答
我试图使用DataFrame将一个Pandas PyMongo插入到Mongodb中。
df.head()
因为如果Pandas DataFrame是DatetimeIndex，则将DataFrame转换为dict并将其插入到Mongodb：
db.testCollection.insert( df.T.to_dict() )
导致错误：
InvalidDocument: documents must have only string keys, key was Timestamp('2016-04-07 09:30:00')
我们如何将DatetimeIndex转换
浏览 1提问于2016-04-27得票数 1
回答已采纳
我正在运行一个Spark作业，它从Teradata DBMS读取一个带有SQL查询的DataFrame。 当作业将S3上的文件写为parquet时， partition_keys = ["Cat$col1", "Cat$col2"]
df.write.mode("overwrite").partitionBy(partition_keys) 抛出以下java.lang.ClassCastException异常： File "/lib/python3.7/site-packages/pyspark/python/lib/pyspark.z
浏览 27提问于2021-07-15得票数 0
如何使用以下模式为单个列DataFrame创建均匀分布的回收箱计数：
>>> df.schema
StructType(List(StructField(a,DecimalType(38,0),true)))
将dataframe创建为MWE：
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, DecimalType
from decimal import Decimal
schema = StructType([StructField('a'
浏览 4提问于2021-06-09得票数 1
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2回答
使用read_csv()函数，我读取了一个iso-8859-1文件，如下所示：
df = pd.read_csv('path/file', \
sep = '|',names =['A','B'], encoding='iso-8859-1')
然后，我想使用MLLib的word2vect。但是，它只接受作为参数RDDs。所以我试着把熊猫的数据转换成一个RDD，如下所示：
from pyspark.sql import SQLContext
spDF = sqlContext.
浏览 4提问于2016-03-17得票数 1
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如何更新pyspark.sql.Row对象中的值？
from pyspark.sql import Row
Record = Row('first','last')
start_row = Record('james','smith')
print(f"Sarting Row Object: {start_row}")
updated_row = start_row.first = 'john'
给出一个例外：
Exception T
浏览 5提问于2021-08-08得票数 1
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我有一个包含各种文本和数字列的DataFrame，我使用这些列就像使用数据库一样。由于列可以是dtype对象，所以我还可以在单个单元格中存储更复杂的对象，比如numpy数组。
我如何将另一个DataFrame存储在一个单元中？
df1=pd.DataFrame([1,'a'])
df2=pd.DataFrame([2,'b'])
这种分配失败了：
df1.loc[0,0] = df2
ValueError: Incompatible indexer with DataFrame
PS。这不是一个重复的问题，如下建议，因为我不想连接“子”-DataFrames
浏览 5提问于2018-01-21得票数 3
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2回答
我一直在搜索，还没有找到一种方法来重构dataframe的列，以便根据数组内容动态地向dataframe添加新的列。我对python还不熟悉，所以我可能在错误的条件下搜索，这也是我还没有找到一个明确的例子的原因。请让我知道，如果这是一个重复和参考链接，以找到它。我想我只是需要被指引到正确的方向。
好的，细节。
这里的环境是pyspark 2.3.2和python 2.7。
示例列包含两个数组，它们之间是相互关联的1到1。我想为title数组中的每个值创建一个列，并将相应的名称(在person数组中)放在相应的列中。
我拼凑了一个例子，集中在我的问题上，改变了数据。
import json
fr
浏览 1提问于2018-11-03得票数 0
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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
浏览 6提问于2021-12-07得票数 0
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2回答
我有一个使用以下命令创建的pyspark.sql.dataframe.DataFrame实例
dataframe = sqlContext.sql("select * from table").
其中一列是“arrival_date”，其中包含一个字符串。
如何修改此列，使其只取其中的前4个字符，并丢弃其余的字符？
如何将此列的类型从字符串转换为日期？
在graphlab.SFrame中，这将是：
dataframe['column_name'] = dataframe['column_name'].apply(lambda x: x[:4] )
浏览 0提问于2016-08-20得票数 4
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1回答
有一段时间，我在寻找如何将多个列一次重命名为一个PySpark DF，并遇到了如下情况：
import pyspark
def rename_sdf(df, mapper={}, **kwargs_mapper):
# Do something
# return something
pyspark.sql.dataframe.DataFrame.rename = rename_sdf
我对最后一段感兴趣，其中通过赋值语句将方法添加到pyspark.DataFrame类中。问题是，我正在创建一个Github来存储我的所有函数和ETL，我认为如果我能够应用上面显示的逻辑，就可以非
浏览 6提问于2020-07-09得票数 1
我正在尝试从pandas数据帧创建一个pyspark数据帧。
import pandas as pd
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, DoubleType
a_dict = {0: [(0, 9.821), (1, 82.185)]}
a_pd = pd.DataFrame.from_dict(a_dict.items())
a_pd.columns = ["row_num", "val"]
a_str = StructType([StructField
浏览 0提问于2020-10-26得票数 0
4回答
我使用PySpark。
Spark ML的随机森林输出DataFrame有一个"probability“列，这是一个具有两个值的向量。我只想在输出DataFrame中添加两列"prob1“和"prob2"，它们分别对应于向量中的第一个和第二个值。
我尝试过以下几种方法：
output2 = output.withColumn('prob1', output.map(lambda r: r['probability'][0]))
但我得到的错误是'col应该是列‘。
关于如何将向量的列转换为值的列，有什么建议吗？
浏览 2提问于2016-05-19得票数 7
1回答
我有一个PySpark DataFrame，df1，它看起来像：
CustomerID CustomerValue CustomerValue2
12 .17 .08
我有第二个PySpark DataFrame，df2
CustomerID CustomerValue CustomerValue
15 .17 .14
16 .40 .43
18 .86 .09
我想要取两个数据帧的余弦相似度。并拥有这样的东西
Customer
浏览 2提问于2018-09-28得票数 1
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