我有一个Spark dataframe,其中包含一个列,其中包含部分行的重复单词: id source_value
1 Peter, Julia, Peter, Michael
2 NULL
3 Michael, Sara, Michael
4 John 我需要创建一个列,其中将排除每行中重复的单词: id result_value
1 Peter, Julia, Michael
2 NULL
3 Michael, Sara
4 John 使用PySpark实现这一点的最佳方法是什么?
我正在尝试对包含空值的列的数据帧使用sparkML库的standardScaler。我想保留NULL值,但是当我使用带有mean的标准缩放器时,具有NULL值的列的平均值也变成了null。有没有办法让标准的定标器跳过均值计算的空值(就像向量汇编程序中的handleInvalid选项)? 下面是代码示例 from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
sqlContext = SparkSession.builder.appName('test').config("spark.
我尝试从PySpark中的REST中提取不同的表。我跟踪了这个。我想要将不同的模式存储在一列中的中。下面是一个示例:
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import *
A = [{"TableName": "Table1", "Schema": StructType([StructField("a", StringType()), StructField("b", Intege
有没有办法用pyspark 2.1.0创建/填充列,其中列的名称是另一个列的值?我尝试了以下几种方法
def createNewColumnsFromValues(dataFrame, colName, targetColName):
"""
Set value of column colName to targetColName's value
"""
cols = dataFrame.columns
#df = dataFrame.withColumn(f.col(colName), f.col(targetCol
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
我想通过pyspark在spark dataframe的一个向量列中找到最大值的索引。 我的火花是 3.0.0 df: id val (vector (nullable = true))
516 0: 1 1: 10 2: [] 3:[0.162, 0.511, 0.022, ....] 这是一个稀疏向量吗?如何访问数组? [0.162, 0.511, 0.022, ....] 基于How to find the index of the maximum value in a vector column?、How to get the index of the h
我遵循了post中提到的过程,在我的the查询中提供了OFFSET和LIMIT的值。下面是它的样子 SELECT * FROM c where c.recordType = 'employees‘OFFSET udf.convertToNumber('0') LIMIT udf.convertToNumber('200') 但面对此错误,“message\”:\“语法错误,‘udf’附近的语法不正确。\” 有什么需要帮忙的吗?
我对pyspark是个新手。我有一个包含ID和BALANCE列的pyspark数据框。我尝试将列balance存储到100% (1-100%)的存储桶中,并计算每个存储桶中有多少个in。
我不能使用任何与RDD相关的东西,我只能使用Pyspark语法。我试过下面的代码
w = Window.orderBy(df.BALANCE)
test = df.withColumn('percentile_col',F.percent_rank().over(w))
我希望得到一个新的列,它可以自动计算平衡列中每个数据点的百分位数,并忽略缺少的值。
我正在尝试迭代一个大型Pyspark Dataframe列中的所有不同值。当我尝试使用.distinct().collect()执行此操作时,即使只有两个不同的值,它也会发出“任务太大”警告。警告消息:
20/01/13 20:39:01 WARN TaskSetManager: Stage 0 contains a task of very large size (201 KB). The maximum recommended task size is 100 KB.
下面是一些示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
spark = Spar
我试图从XML文件中将记录插入到SQL Server表中。XML文件中有一些用于Depth列的条目,其值对于ex没有什么不同。-8.67991800817151E-0
有人能指导我如何将这个值转换成十进制并插入到表中吗?谢谢。
这是我的存储过程:
CREATE PROCEDURE [dbo].[IProjectData]
@xml XML
AS
BEGIN
SET NOCOUNT ON;
INSERT INTO DHDStrainSet
SELECT
DHDStrainSet.value('(StrainID/t