首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何unittest pyspark ` `withColumn`‘action - Python 3?

在Python 3中,要对pyspark中的withColumn方法进行单元测试,可以使用unittest模块来实现。下面是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
复制
import unittest
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

class SparkUnitTest(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # 创建SparkSession
        cls.spark = SparkSession.builder \
            .appName("SparkUnitTest") \
            .master("local[*]") \
            .getOrCreate()

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        # 停止SparkSession
        cls.spark.stop()

    def test_withColumn_action(self):
        # 创建测试数据
        data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
        df = self.spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

        # 执行withColumn操作
        df = df.withColumn("age_plus_10", col("age") + 10)

        # 验证结果
        expected_data = [("Alice", 25, 35), ("Bob", 30, 40), ("Charlie", 35, 45)]
        expected_df = self.spark.createDataFrame(expected_data, ["name", "age", "age_plus_10"])
        self.assertEqual(df.collect(), expected_df.collect())

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

在上述代码中,我们首先导入了unittest模块和相关的pyspark模块。然后,我们创建了一个继承自unittest.TestCase的测试类SparkUnitTest。在该类中,我们使用setUpClass方法创建了一个SparkSession实例,并在tearDownClass方法中停止该实例。

接下来,我们定义了一个名为test_withColumn_action的测试方法。在该方法中,我们首先创建了一个测试数据集df,然后使用withColumn方法对age列进行操作,将其加上10,并将结果保存到age_plus_10列中。最后,我们验证了操作后的结果是否与预期一致。

最后,我们使用unittest.main()来运行测试。执行测试时,会自动调用setUpClass方法创建SparkSession实例,并在测试结束后调用tearDownClass方法停止该实例。

这是一个简单的示例,展示了如何使用unittest对pyspark中的withColumn方法进行单元测试。根据实际需求,你可以进一步扩展测试用例,覆盖更多的场景和功能。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

PySpark做数据处理

阅读完本文,你可以知道: 1 PySpark是什么 2 PySpark工作环境搭建 3 PySpark做数据处理工作 “我们要学习工具,也要使用工具。”...若是你熟悉了Python语言和pandas库,PySpark适合你进一步学习和使用,你可以用它来做大数据分析和建模。 PySpark = Python + Spark。...Python语言是一种开源编程语言,可以用来做很多事情,我主要关注和使用Python语言做与数据相关的工作,比方说,数据读取,数据处理,数据分析,数据建模和数据可视化等。...,赋值:Jupyter 3 创建变量:DRIVER_PYTHON_OPTS,赋值:notebook 4 在Path变量中新建并添加D:\DataScienceTools\spark\spark_unzipped...import findspark findspark.init() 3 PySpark数据处理 PySpark数据处理包括数据读取,探索性数据分析,数据选择,增加变量,分组处理,自定义函数等操作。

4.2K20

Spark新愿景:让深度学习变得更加易于使用

那么如何进行整合呢? 我们知道Tensorflow其实是C++开发的,平时训练啥的我们主要使用python API。...").withColumn("label", lit(0)) //构成训练集 train_df = tulips_train.unionAll(daisy_train) //使用已经配置好的模型(InceptionV3...导入进来后,添加python framework的支持,然后把根目录下的python目录作为source 目录,接着进入project structured 添加pyspark 的zip(一般放在spark...编译好后,你就可以直接写个脚本,比如: import os from pyspark import * from sparkdl import readImages os.environ['PYSPARK_PYTHON...如果你导入项目,想看python相关的源码,但是会提示找不到pyspark相关的库,你可以使用: pip install pyspark 这样代码提示的问题就被解决了。

1.3K20

浅谈pandas,pyspark 的大数据ETL实践经验

将目录下所有文件名由gbk转换为utf-8 convmv -f GBK -t UTF-8 -r --nosmart --notest /your_directory 2.2 指定列名 在spark 中 如何把别的...2.3 pyspark dataframe 新增一列并赋值 http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html?...highlight=functions#module-pyspark.sql.functions 统一值 from pyspark.sql import functions df = df.withColumn...系列文章: 1.大数据ETL实践探索(1)---- python 与oracle数据库导入导出 2.大数据ETL实践探索(2)---- python 与aws 交互 3.大数据ETL实践探索(3)...---- pyspark 之大数据ETL利器 4.大数据ETL实践探索(4)---- 之 搜索神器elastic search 5.使用python对数据库,云平台,oracle,aws,es导入导出实战

5.4K30

Spark新愿景:让深度学习变得更加易于使用

那么如何进行整合呢? 我们知道Tensorflow其实是C++开发的,平时训练啥的我们主要使用python API。...3、另外是模型训练好后如何集成到Spark里进行使用呢?没错,SQL UDF函数,你可以很方便的把一个训练好的模型注册成UDF函数,从而实际完成了模型的部署。...导入进来后,添加python framework的支持,然后把根目录下的python目录作为source 目录,接着进入project structured 添加pyspark 的zip(一般放在spark...编译好后,你就可以直接写个脚本,比如: import os from pyspark import * from sparkdl import readImages os.environ['PYSPARK_PYTHON...如果你导入项目,想看python相关的源码,但是会提示找不到pyspark相关的库,你可以使用: pip install pyspark》 这样代码提示的问题就被解决了。

1.8K50

pyspark给dataframe增加新的一列的实现示例

熟悉pandas的pythoner 应该知道给dataframe增加一列很容易,直接以字典形式指定就好了,pyspark中就不同了,摸索了一下,可以使用如下方式增加 from pyspark import...SparkContext from pyspark import SparkConf from pypsark.sql import SparkSession from pyspark.sql import...frame3_1 = frame.withColumn("name_length", functions.length(frame.name)) frame3_1.show() +—–+—+———...3 = frame.selectExpr(["name", "length(name) as name_length"]) frame3_3.show() +—–+———–+ | name|name_length...——–+————-+ 到此这篇关于pyspark给dataframe增加新的一列的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pyspark dataframe增加列内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

3.2K10

NLP和客户漏斗:使用PySpark对事件进行加权

了解客户漏斗可以帮助企业了解如何有效地营销和销售其产品或服务,并确定他们可以改善客户体验的领域。...以下是一个示例,展示了如何使用PySpark在客户漏斗中的事件上实现TF-IDF加权,使用一个特定时间窗口内的客户互动的示例数据集: 1.首先,你需要安装PySpark并设置一个SparkSession...你可以使用count()、withColumn()和log()方法来实现: from pyspark.sql.functions import log customer_count = ranked_df.select...你可以使用withColumn()方法来实现: pyspark.sql.functions import col tf_idf_df = idf_df.withColumn("tf_idf", col...了解客户漏斗可以帮助企业理解如何有效市场和销售他们的产品或服务,并确定可以改善客户体验的领域。

17330

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

注:由于Spark是基于scala语言实现,所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法(首单词小写,后面单次首字母大写,例如someFunction),而非Python中的蛇形命名(各单词均小写...与spark.read属性类似,.write则可用于将DataFrame对象写入相应文件,包括写入csv文件、写入数据库等 3)数据类型转换。...--------+-----+ | window|count| +--------------------+-----+ |[2020-09-06 15:10...| 3|...而且是筛选多少列就返回多少列,适用于同时创建多列的情况(官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出,在创建多列时首选select) show:将DataFrame显示打印 实际上show是spark中的action...算子,即会真正执行计算并返回结果;而前面的很多操作则属于transform,仅加入到DAG中完成逻辑添加,并不实际执行计算 take/head/tail/collect:均为提取特定行的操作,也属于action

9.9K20
领券