我有一个奇怪的bug,不确定是什么引起的。也许在我的代码中有一个错误。
这是PHP (通过Ajax)发送到浏览器供JQuery使用的JSON,这是正确的方式,也是我想要的方式。
{"response":"success","comment":"<strong>Done.<\/strong> Your details has been updated.","id":"4","images":[{"Image":"\/cache\/Prod
通过执行以下操作,我可以根据数组字段中是否存在特定值来过滤Spark dataframe (在PySpark中):
from pyspark.sql.functions import array_contains
spark_df.filter(array_contains(spark_df.array_column_name, "value that I want")).show()
有没有一种方法可以获得数组中找到项的位置的索引?它看起来应该存在,但我没有找到它。谢谢。
我正在使用以下函数计算pyspark中的性别比例。 除此之外,我还想为python中的一个比例计算一个置信区间,例如Calculating Confidence Interval for a Proportion in One Sample 所以我应该有一个/两个额外的lower_ci & upper_ci列 import pyspark.sql.functions as F
def gender_prop(df, grp):
test_df = df.filter(
F.col('GENDER').isin(['0',
我正在使用pandasUDF将标准的ML python库应用于pyspark DataFrame。在定义了模式并进行了预测之后,我得到了pyspark DF作为输出。现在,我想用这个预测数据帧做一些事情,例如,我尝试对列"weekly_forecast_1“中的所有值进行求和。当我应用.collect()或.toPandas()方法时,在.fit()中得到以下错误 IndexError: too many indices for array:array is 0-dimensional, but 1 were indexed 每当我尝试将.collect()或.toPandas()方
我想爆炸一个嵌套的json到CSV文件。希望将嵌套的json解析为行和列。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import Row
df=spark.read.option("multiline","true").json("sample1.json")
df.pr
下面有电火花密码。在代码中,我将从另一个已转换为临时视图的dataframe创建一个dataframe。然后,我将使用sql查询在最后一个查询中创建一个新字段。我想要创建的字段的代码最初来自postgresql,我想知道在pyspark中正确版本的case语句和regex是什么?
case when a.field2::varchar ~ '^[0-9]+$' then a.field2::varchar else '0' end
我是刚转换(field2为字符串)吗?
另外,什么是regex测试的正确的pyspark版本?
代码:
from pyspark.s
我遇到了一个相当奇怪的问题。我有一个从.mat文件导入的大结构(这是一个脑电图记录):
现在假设我想绘制一个字段,我需要获取该字段中的值。然而,当我这样做的时候:
fieldE1 = EEG.('00 E1');
fieldE1仅成为该字段的最后一个值:
。
如果我只是在控制台EEG.('00 E1')中写入,它将返回以下内容:
ans =
-12.5850
ans =
-12.5790
ans =
-12.5760
ans =
-12.5820
ans =
-12.5890
ans =
-1
对于进一步的对象,我有一个弱引用数组,如下所示:
public class Foo{
WeakReference<WeakReference<Bar>[]> cache;
}
public class Bar{
private final WeakReference<Bar>[] ownerCache;
}
由于我现在不讨论的原因,数组本身被弱引用。我想确保它不是在任何可以从它到达的Bar对象之前收集的垃圾。换句话说,它必须存在于内存中,只要存在任何可以从它到达的Bar对象。然后,如果不再存在Bar对象,那么如果数组也是垃圾收集的,我会更好。