我有下面的代码片段,用于创建一个图形。我想修改它以在PySpark中工作,但不知道如何继续。问题是我不能迭代PySpark中的一个列,并且我已经尝试将它变成一个函数,但没有成功。
上下文: DataFrame有一个名为City的列,它只是作为字符串的城市名称
cities = [i.City for i in df.select('City').distinct().collect()]
stack = []
for city in cities:
df = sqlContext.sql( 'SELECT Complaint Type, COUNT(*
我的pyspark中有几个array类型列和DenseVector类型列。我想要创建这些列的元素级添加的新列。下面是总结问题的代码:
设置:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.ml.functions import vector_to_array
from pyspark.ml.linalg import VectorUDT, DenseVector
from pyspark.sql.functions import udf, array, lit
s
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
我尝试了这里显示的另一种方法:,它不适用于我的数据帧。
我有一个数据文件,如下所示:
Attribute Values ID Brand Model
--------------------------------------------
Colour Red 1 Sony xyz
Energy F 2 Samsung abc
Year 2020 1 Sony xyz
Energy C 1 Sony xyz
Colou
如何使用吡火花API指定列名的?
举个例子,让我们假设我们
df = spark.range(10)
以下尝试失败:
>>> df.hint("rebalance", "id").explain()
...
pyspark.sql.utils.AnalysisException: REBALANCE Hint parameter should include columns, but id found
如果不按名称(即简单字符串)指定列,如何指定这些列?
使用别名的无论是>>> df.alias("df").h
我有一个包含两列的pyspark dataframe,ID和Elements。"Elements“列中有list元素。它看起来像这样,
ID | Elements
_______________________________________
X |[Element5, Element1, Element5]
Y |[Element Unknown, Element Unknown, Element_Z]
我想用‘element’列中最频繁的元素组成一个列。输出应如下所示:
ID | Elements
我有一个pyspark数据帧。它是一个电影数据集。其中一列是按|划分的流派。每部电影都有多种类型。 genres = spark.sql("SELECT DISTINCT genres FROM movies ORDER BY genres ASC")
genres.show(5) ? 我想数一数每种类型有多少部电影。我也想展示一下这些电影是什么。如下所示: ? ? 我该怎么做呢?
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
我试图在每个分区的火花数据和和元素的划分使用吡咯烷酮。但我无法在被调用的函数"sumByHour“中执行此操作。基本上,我无法访问"sumByHour“中的dataframe列。
基本上,我是按“小时”列进行分区,并试图根据“小时”分区对元素进行求和。预期产量分别为: 6,15,24,0,1,2小时。在没有运气的情况下尝试过。
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
def sumByHour(ip):
print(ip)
pa
我正在尝试创建一个包含日期范围的单一列的PySpark数据框架,但是我一直收到这个错误。我也尝试将它转换为int,但我不确定您是否应该这样做。
# Gets an existing SparkSession or, if there is no existing one, creates a new one
spark = SparkSession.builder.appName('pyspark-shellTest2').getOrCreate()
from pyspark.sql.functions import col, to_date, asc
from pyspar