我有一个PySpark数据帧,它有一个复杂的列,请参考下列值:
ID value
1 [{"label":"animal","value":"cat"},{"label":null,"value":"George"}]
我想在PySpark dataframe中添加一个新列,它基本上将它转换为一个字符串列表。如果Label为null,则字符串应包含value;如果label不为null,则string应为label:value。因此,对于上面的示例数据帧,输出应如下所示:
ID
我有一个数据帧 import os, sys
import json, time, random, string, requests
import pyodbc
from pyspark import SparkConf, SparkContext, SQLContext
from pyspark.sql.functions import explode, col, from_json, lit
from pyspark.sql import functions as f
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types
我有一个像这样的数据框架, name | scores
Dan | [1_10, 2_5, 3_2, 4_12.5]
Ann | [2_12.4, 3_4.5, 5_9.3]
Jon | [2_1.7] 对于每一行,我希望从scores列的项目中提取数值(拆分下划线的项目并取索引1),该列是一个字符串,并对该列求和。 我的预期答案将如下所示: name | Total
Dan | 29.5
Ann | 26.2
Jon | 1.7 我的数据帧非常大,在最坏的情况下,数组列可以包含数百万个项目。基于解决方案的分解对我来说是行不通的,因为爆炸后数据帧太大了。 我的驱动程
我试图使用一个简单的数据集来运行Logistic回归,以理解pyspark的语法。我有数据,看上去有11列,其中前10列是特性,最后一列(第11列)是标签。我想传递这10列作为特征和第11列作为标签。但是我只知道作为一个列传递,使用featuresCol="col_header_name"作为一个特性传递,我使用熊猫读取了csv文件中的数据,但我已经将其转换为RDD。以下是代码:
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.sql import SQLContext
from pys
我有一个包含多个分类列的数据帧。我正在尝试使用两列之间的内置函数来查找菱形统计数据:
from pyspark.ml.stat import ChiSquareTest
r = ChiSquareTest.test(df, 'feature1', 'feature2')
但是,它给出了一个错误:
IllegalArgumentException: 'requirement failed: Column feature1 must be of type struct<type:tinyint,size:int,indices:array<in
我在Databricks的Pyspark环境中工作,有一个pyspark数据框架,我将其称为df。 我需要将这个spark数据帧推送到csv文件中,我无法这样做。虽然没有弹出错误,但数据帧没有复制到csv中。下面是通用代码 path = “ “ #CSV File Location
header = “This is the header of the file"
With open(path,”a”) as f:
f.write(header+”\n”)
df.write.csv(path=path,format=“csv”,mode=“append”)
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